通过推理找到眼镜

原文发表于2016-01-11。

今天上午满屋子找了一个小时也找不到眼镜。这种不显眼的东西，如果戴上眼镜到处望或许能找到，但丢的就是眼镜啊……

这么找不是办法，于是我定下来进行推理。简单分析注意到，眼镜的失踪，分为今早用了眼镜和今早没用眼镜两种情况。如果今早用了，应该就放在我上午的活动范围内；如果今早没用，那就应该在昨晚放的位置。这好像是一句废话，然而只要分别从这两个方向出发，就能得到深入的结论。

回忆一下，今早没用的可能性更大，而没记错的话昨晚是放在床头柜上，但床头柜上并没有。从这个方向推理：经过一夜的时间，眼镜有可能由于偶然原因而偏离了原来的位置，而且此位置不易发现。至于“今早用了”这一情况，因为经历时间较短，偏离原位置的可能性不大，应该就在我活动过的位置。搜寻范围因此大大缩小，并且首要目标是床头柜一带。

事实上，几秒之后，我就在床头柜边上的缝隙中找到了眼镜，估计是被碰得掉落进去了。

可从软件测试的角度来看这个问题。单元测试只需测试一些单纯的条件，只要求代码覆盖度；而更大范围的软件测试则要测试和覆盖各种复合条件。看起来像是要覆盖N*N，乃至N*N*N...种情况，根本测不完，但是常常经过分析能发现，有的条件组合是不可能出现的或者出现的概率很低，这就大大缩小了测试范围。——如果我今早用了眼镜，那么眼镜不可能出现在我的活动范围外，而且偏离放置位置的概率较低。如果我今早没用眼镜，那么眼镜肯定在我昨晚放置的位置，很可能是在床头柜且有可能偏离了放置位置，到了一个不易发现的位置(所以这么久找不到)，但不大可能偏离太远，于是几秒后就在床头柜边上的缝隙找到了。

其实这个原理已经被软件测试理论界反复研究过了，本文只是提供脑洞。