目前我正在爲自己開發一個小型項目，並將其作爲熟悉單元測試和維護適當文檔的機會。JUnit具有隨機性質的測試方法
我有一個Deck類與代表一副撲克牌（這很簡單，說實話，我可以肯定它沒有單元測試，但像我說我習慣於使用單元測試），它有一個shuffle()方法可以改變牌組中牌的順序。
的實現是很簡單的，肯定會工作：
public void shuffle()
{
Collections.shuffle(this.cards);
}
但是，我怎麼能實現此方法的單元測試。我的第一個想法是在打電話shuffle()後檢查牌組的頂牌是否不同，但當然有可能相同。我的第二個想法是檢查卡片的整個訂單是否發生了變化，但是他們又可能是按照相同的順序。那麼，我怎麼能寫一個測試來確保這種方法在所有情況下都能正常工作？而且，總的來說，你如何將單元測試方法的結果依賴於某種隨機性？
乾杯，
皮特
集合斷言是否你的洗牌ammount的方法實際上洗牌是非常困難的，如果不是不可能的話。默認的隨機數發生器只在一定程度上是隨機的。不可能測試你對這種隨機性的滿意程度，因爲這會花費太多時間。你實際測試的是隨機數發生器本身，這沒有多大意義。
但是，您可以測試的是這種方法的invariants。
你當然可以創建一個測試，檢查在一系列n洗牌中沒有重複的套牌。但偶爾這個測試可能會失敗（不過不太可能，正如其他答案中所述）。
其他要考慮的是隨機數生成器本身。如果這只是一個玩具項目，java.util.Random就足夠了。如果您打算創建一些在線紙牌遊戲，請考慮使用java.security.SecureRandom。
我想你有52卡在甲板上。在接下來的兩次電話會議中獲得同樣的訂單的可能性非常低，所以我不會爲此煩惱太多。但是，如果您確實開始多次獲得類似的套牌，我認爲可以肯定地說您的隨機數字發生器存在一些問題。
所以，答案是：檢查整個卡組的訂單是不同的。
另外，我認爲你可以安全地讓你的shuffle（）方法不要以連續兩次相同的順序返回卡片。如果您想確保遵循該要求，則可以檢查方法實現中的相似性。
還要檢查每個牌組所代表的牌組是否相同（即相同數量的牌，一旦訂單被忽略，相同的成員）。 – 2010-05-30 13:06:36
首先，讓我們想想涉及到的概率：
不能保證洗牌不會將卡按正確的順序。但是，使用52張牌組的概率是1/52！ （即它是最小的，可能不值得擔心）。
你一定會需要檢查整個卡組，雖然因爲頂牌與洗牌前相同的概率是1/52。
對於一般的情況下，假設你正在使用的java.util.Random數生成器，只要使用相同的種子初始化它。然後，預定義輸入的輸出應該是可重複的。
然而，專門針對這種情況，假設你還沒有實現自己的List我實在不明白在測試Collections.shuffle(List<?> list)或Collections.shuffle(List<?> list, Random rnd)（API link）點，因爲這些都只是在Java API的一部分。
有趣的問題。在我看來，最好的方法是將每個「洗牌」存儲在一個集合中，然後在每個洗牌之後比較，如果你的套牌與集合中的任何之前的「套牌」相匹配。
根據的「隨機性」你需要你會增加洗牌甲板您在單元測試即存儲ammount的50次後洗牌，你將有50「甲板」
另一種方法是使用shuffle(List<?> list, Random random)方法並注入一個帶常量的Random實例。
通過這種方式，您的JUnit測試可以運行一系列調用並檢查輸出是否爲預期輸出。
您的課程的正常實施將創建一個Random未註冊的實例。
你實際上將所有的辛苦工作交給了java.util.Collections班。這是Java集合API中的一箇中心類，您應該假設它的工作方式與您可能使用java.lang.String類相似。
我寧願推薦對接口進行編碼，並用shuffle()方法模擬/留存您的實現類。然後，您可以斷言您在shuffle()方法上的調用實際上是從您的測試中調用的，而不是像Sun/Oracle人員之前測試過的完全一樣。
這使您可以更專注於測試自己的代碼，其中99.9％的錯誤可能位於此處。例如，如果您將java.util.Collections.shuffle()方法替換爲另一個框架或您自己的實現方法，那麼您的集成測試仍然可行！
我明白你這樣做是因爲你想學習，而且我相信關於從其他框架中剔除/嘲弄邏輯的知識作爲測試知識的一部分非常有用。
大多數人似乎認爲你應該測試你正在測試的東西。我的意思是說你正在構建（或者整合，當你確定第三方庫實際上做了它所說的事情時）。
但是你不應該測試Java語言本身。
應該有一些測試原理，如「不要測試PlusEquals」。
我在建模和仿真框架隨機數的工作和以前類似的問題站在：我怎樣才能真正單元測試我們的PRNG實現。最後我其實並沒有這樣做。我所做的只是進行一些理智檢查。例如，我們的PRNG都宣告它們產生了多少位，所以我檢查了這些位是否真的發生了變化（大約10k次迭代），而其他所有位都是0.我檢查了種子的正確行爲（使用相同的PRNG初始化種子必須產生相同的數字序列）等。然後，我決定將實際的隨機性測試放入交互式UI中，以便在需要時進行測試，但對於單元測試，非確定性結果並不好，我想。
你可以多次洗牌，跟蹤的是在甲板上的頭牌黑桃A（或其他一些卡，或所有其他卡）多少次結束。從理論上來說，卡應該在52個洗牌中最多佔1個。在收集完所有數據後，將實際頻率與1/52比較，並檢查差異（絕對值）是否低於某個選定的ε值。你洗牌的越多，你的epsilon值就越小。如果您的shuffle（）方法將卡片放置在您的epsilon閾值內，您可以確定它是隨機卡片。
而且你不必停止只是在頂級顯卡。您可以測試套牌中的每個位置是否給出相同的結果。做一張卡片，做所有卡片，這可能沒有關係。這可能是矯枉過正，但它會保證你的shuffle（）工作正常。
從邏輯角度來看，如果訂單保持不變，您的卡片會被視爲洗牌嗎？ – 2010-05-30 13:04:39
對於你的最後一個問題，請參閱http://stackoverflow.com/questions/122741/testing-for-random-value-thoughts-on-this-approach。我也認爲D. Knuth有一整章的內容。 – ewernli 2010-05-30 17:15:47
我認爲如果卡片保持相同的順序並且發生了一些重新排序，那麼將卡組視爲洗牌是合理的，儘管不太可能將一副真正的卡片洗回到它們的相同順序原來英寸 – Peter 2010-05-30 19:39:06