mirror of https://gitee.com/bigwinds/arangodb
Fix and un-grey any iterator tests. (#10548)
* Fix and un-grey any iterator tests. * Remove debugging output. * Make test more deterministic. * Address review comments. * use bulk
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parent
589f321ace
commit
99d2b1cc93
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@ -0,0 +1,224 @@
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/*jshint globalstrict:false, strict:false */
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/*global assertTrue, assertEqual */
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/// @brief test the random document selector
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/// @file
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/// DISCLAIMER
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/// Copyright 2010-2012 triagens GmbH, Cologne, Germany
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/// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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/// you may not use this file except in compliance with the License.
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/// You may obtain a copy of the License at
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/// http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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/// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
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/// distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
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/// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
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/// See the License for the specific language governing permissions and
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/// limitations under the License.
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/// Copyright holder is triAGENS GmbH, Cologne, Germany
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/// @author Jan Steemann
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/// @author Copyright 2012, triAGENS GmbH, Cologne, Germany
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var jsunity = require("jsunity");
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var arangodb = require("@arangodb");
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var db = arangodb.db;
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/// @brief test suite
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function AnySuite() {
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'use strict';
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var cn = "example";
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var c;
|
||||||
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var getDistribution = function (n, rng) {
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||||||
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var dist = {};
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var i;
|
||||||
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|
for (i = 0; i < n; ++i) {
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||||||
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var pick = rng();
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||||||
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if (dist.hasOwnProperty(pick)) {
|
||||||
|
dist[pick]++;
|
||||||
|
}
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else {
|
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dist[pick] = 1;
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||||||
|
}
|
||||||
|
}
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|
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return dist;
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};
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return {
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/// @brief set up
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setUp: function () {
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db._drop(cn);
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c = db._create(cn);
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},
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/// @brief tear down
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tearDown: function () {
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|
db._drop(cn);
|
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|
},
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|
/// @brief check entropy of any(), few picks
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|
testCheckEntropyCollectionFew1: function () {
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|
var i, n, l;
|
||||||
|
|
||||||
|
n = 3;
|
||||||
|
|
||||||
|
l = [];
|
||||||
|
for (i = 0; i < n; ++i) {
|
||||||
|
l.push({ value: i });
|
||||||
|
}
|
||||||
|
c.save(l);
|
||||||
|
|
||||||
|
var dist = getDistribution(n * 200, function () {
|
||||||
|
return c.any().value;
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
// make sure we hit everything
|
||||||
|
assertEqual(Object.keys(dist).length, 3);
|
||||||
|
},
|
||||||
|
|
||||||
|
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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||||||
|
/// @brief check entropy of any(), few picks
|
||||||
|
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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||||||
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||||||
|
testCheckEntropyCollectionFew2: function () {
|
||||||
|
var i, n, l;
|
||||||
|
|
||||||
|
n = 10;
|
||||||
|
|
||||||
|
l = [];
|
||||||
|
for (i = 0; i < n; ++i) {
|
||||||
|
l.push({ value: i });
|
||||||
|
}
|
||||||
|
c.save(l);
|
||||||
|
|
||||||
|
var dist = getDistribution(n * 100, function () {
|
||||||
|
return c.any().value;
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
// make sure we hit everything
|
||||||
|
assertEqual(Object.keys(dist).length, 10);
|
||||||
|
},
|
||||||
|
|
||||||
|
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
/// @brief check entropy of any(), more picks
|
||||||
|
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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||||||
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||||||
|
testCheckEntropyCollectionMore: function () {
|
||||||
|
var i, n, l;
|
||||||
|
|
||||||
|
n = 500;
|
||||||
|
|
||||||
|
l = [];
|
||||||
|
for (i = 0; i < n; ++i) {
|
||||||
|
l.push({ value: i });
|
||||||
|
}
|
||||||
|
c.save(l);
|
||||||
|
|
||||||
|
var dist = getDistribution(n * 100, function () {
|
||||||
|
return c.any().value;
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
// make sure we hit enough
|
||||||
|
assertTrue(Object.keys(dist).length >= 20);
|
||||||
|
},
|
||||||
|
|
||||||
|
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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||||||
|
/// @brief check entropy of any(), with many documents deleted
|
||||||
|
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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||||||
|
|
||||||
|
testCheckEntropyCollectionHalf: function () {
|
||||||
|
var i, n, l;
|
||||||
|
|
||||||
|
n = 500;
|
||||||
|
|
||||||
|
l = [];
|
||||||
|
for (i = 0; i < n; ++i) {
|
||||||
|
l.push({ value: i });
|
||||||
|
}
|
||||||
|
c.save(l);
|
||||||
|
|
||||||
|
// remove 50 % of entries
|
||||||
|
var d = Math.round(n * 0.5);
|
||||||
|
for (i = 0; i < d; ++i) {
|
||||||
|
c.remove(c.any());
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
l = db._query(`FOR d IN ${cn} RETURN d.value`).toArray();
|
||||||
|
|
||||||
|
var dist = getDistribution(n * 50, function () {
|
||||||
|
return c.any().value;
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
// make sure we hit enough
|
||||||
|
assertTrue(Object.keys(dist).length >= 20);
|
||||||
|
},
|
||||||
|
|
||||||
|
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
/// @brief check entropy of any(), with most documents deleted
|
||||||
|
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
|
||||||
|
testCheckEntropyCollectionSparse: function () {
|
||||||
|
var i, n, l;
|
||||||
|
|
||||||
|
n = 500;
|
||||||
|
|
||||||
|
l = [];
|
||||||
|
for (i = 0; i < n; ++i) {
|
||||||
|
l.push({ value: i });
|
||||||
|
}
|
||||||
|
c.save(l);
|
||||||
|
|
||||||
|
// remove 50 % of entries
|
||||||
|
var d = Math.round(n * 0.95);
|
||||||
|
for (i = 0; i < d; ++i) {
|
||||||
|
c.remove(c.any());
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
var dist = getDistribution(n * 5, function () {
|
||||||
|
return c.any().value;
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
// make sure we hit enough
|
||||||
|
assertTrue(Object.keys(dist).length >= 10);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
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|
/// @brief executes the test suite
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|
jsunity.run(AnySuite);
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|
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||||||
|
return jsunity.done();
|
||||||
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@ -1,358 +0,0 @@
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/*jshint globalstrict:false, strict:false */
|
|
||||||
/*global assertTrue, assertEqual */
|
|
||||||
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
/// @brief test the random document selector
|
|
||||||
///
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/// @file
|
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///
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/// DISCLAIMER
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||||||
/// Copyright 2010-2012 triagens GmbH, Cologne, Germany
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///
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||||||
/// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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||||||
/// you may not use this file except in compliance with the License.
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||||||
/// You may obtain a copy of the License at
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||||||
///
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||||||
/// http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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///
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||||||
/// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
|
|
||||||
/// distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
|
|
||||||
/// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
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||||||
/// See the License for the specific language governing permissions and
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|
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/// limitations under the License.
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///
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||||||
/// Copyright holder is triAGENS GmbH, Cologne, Germany
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///
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/// @author Jan Steemann
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/// @author Copyright 2012, triAGENS GmbH, Cologne, Germany
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||||||
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||||||
var jsunity = require("jsunity");
|
|
||||||
|
|
||||||
var arangodb = require("@arangodb");
|
|
||||||
var db = arangodb.db;
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
/// @brief test suite
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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||||||
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||||||
function AnySuite () {
|
|
||||||
'use strict';
|
|
||||||
var cn = "example";
|
|
||||||
var c;
|
|
||||||
|
|
||||||
var statsExpected = function (list, N) {
|
|
||||||
// list is a list of numbers, we assume that we draw N times one number
|
|
||||||
// from list with a uniform distribution, we compute the expected value
|
|
||||||
// of the average and the variance, as well as the variance
|
|
||||||
// of these two:
|
|
||||||
|
|
||||||
// First the expected value and the standard deviation of the uniform
|
|
||||||
// distribution:
|
|
||||||
var E = 0;
|
|
||||||
var n = list.length;
|
|
||||||
var i;
|
|
||||||
for (i = 0; i < n; i++) {
|
|
||||||
E += list[i];
|
|
||||||
}
|
|
||||||
E /= n;
|
|
||||||
var V = 0;
|
|
||||||
for (i = 0; i < n; i++) {
|
|
||||||
V += Math.pow(list[i] - E, 2);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
V = V / n;
|
|
||||||
|
|
||||||
// Now we apply the central limit theorem to the random variable
|
|
||||||
// Y = (X - E)^2, first compute its expected value and standard
|
|
||||||
// deviation:
|
|
||||||
var EY = V;
|
|
||||||
var VY = 0;
|
|
||||||
for (i = 0; i < n; i++) {
|
|
||||||
VY += Math.pow(Math.pow(list[i] - E, 2) - EY, 2);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
VY = VY / n;
|
|
||||||
// Now EY is V and sY is its variance, by the central limit theorem
|
|
||||||
// taking the average of a sample of size N of Y values will be close
|
|
||||||
// to the normal distribution with expected value EY and variance
|
|
||||||
// VY / N
|
|
||||||
|
|
||||||
return { average: E, variance: V,
|
|
||||||
averageStddev: Math.sqrt(V) / Math.sqrt(N),
|
|
||||||
varianceStddev: Math.sqrt(VY) / Math.sqrt(N) };
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
var statsFound = function (dist) {
|
|
||||||
var v;
|
|
||||||
var sum = 0;
|
|
||||||
var count = 0;
|
|
||||||
|
|
||||||
for (v in dist) {
|
|
||||||
if (dist.hasOwnProperty(v)) {
|
|
||||||
sum += dist[v] * Number(v);
|
|
||||||
count += dist[v];
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
var avg = sum / count;
|
|
||||||
var sum2 = 0;
|
|
||||||
|
|
||||||
for (v in dist) {
|
|
||||||
if (dist.hasOwnProperty(v)) {
|
|
||||||
var d = Number(v) - avg;
|
|
||||||
sum2 += d * d * dist[v];
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
return { average: avg, count: count, variance : sum2 / (count-1) };
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
var getDistribution = function (n, rng) {
|
|
||||||
var dist = { };
|
|
||||||
var i;
|
|
||||||
|
|
||||||
for (i = 0; i < n; ++i) {
|
|
||||||
var pick = rng();
|
|
||||||
|
|
||||||
if (dist.hasOwnProperty(pick)) {
|
|
||||||
dist[pick]++;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else {
|
|
||||||
dist[pick] = 1;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
return dist;
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
return {
|
|
||||||
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
/// @brief set up
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
|
|
||||||
setUp : function () {
|
|
||||||
db._drop(cn);
|
|
||||||
c = db._create(cn);
|
|
||||||
},
|
|
||||||
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
/// @brief tear down
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
|
|
||||||
tearDown : function () {
|
|
||||||
db._drop(cn);
|
|
||||||
},
|
|
||||||
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
/// @brief check entropy of Math.random()
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
|
|
||||||
testCheckEntropyNative : function () {
|
|
||||||
var i, n, l;
|
|
||||||
|
|
||||||
n = 100;
|
|
||||||
|
|
||||||
l = [];
|
|
||||||
for (i = 0; i < n; ++i) {
|
|
||||||
c.save({ value: i });
|
|
||||||
l.push(i);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
var dist = getDistribution(n * 100, function () {
|
|
||||||
return parseInt(Math.random() * 100, 10);
|
|
||||||
});
|
|
||||||
|
|
||||||
var statsExp = statsExpected(l, n * 100);
|
|
||||||
var stats = statsFound(dist);
|
|
||||||
assertEqual(stats.count, n * 100);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.average - statsExp.average)
|
|
||||||
< statsExp.averageStddev * 3);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.variance - statsExp.variance)
|
|
||||||
< statsExp.varianceStddev * 3);
|
|
||||||
},
|
|
||||||
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
/// @brief check entropy of any(), just one document
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
|
|
||||||
testCheckEntropyCollectionOne : function () {
|
|
||||||
c.save({ value: 1 });
|
|
||||||
|
|
||||||
var dist = getDistribution(100, function () {
|
|
||||||
return c.any().value;
|
|
||||||
});
|
|
||||||
|
|
||||||
var statsExp = statsExpected([1], 100);
|
|
||||||
var stats = statsFound(dist);
|
|
||||||
assertEqual(stats.count, 100);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.average - statsExp.average) < 0.000001);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.variance - statsExp.variance) < 0.000001);
|
|
||||||
},
|
|
||||||
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
/// @brief check entropy of any(), few picks
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
|
|
||||||
testCheckEntropyCollectionFew1 : function () {
|
|
||||||
var i, n, l;
|
|
||||||
|
|
||||||
n = 3;
|
|
||||||
|
|
||||||
l = [];
|
|
||||||
for (i = 0; i < n; ++i) {
|
|
||||||
c.save({ value: i });
|
|
||||||
l.push(i);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
var dist = getDistribution(n * 200, function () {
|
|
||||||
return c.any().value;
|
|
||||||
});
|
|
||||||
|
|
||||||
var statsExp = statsExpected(l, n * 200);
|
|
||||||
var stats = statsFound(dist);
|
|
||||||
assertEqual(stats.count, n * 200);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.average - statsExp.average)
|
|
||||||
< statsExp.averageStddev * 4);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.variance - statsExp.variance)
|
|
||||||
< statsExp.varianceStddev * 4);
|
|
||||||
},
|
|
||||||
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
/// @brief check entropy of any(), few picks
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
|
|
||||||
testCheckEntropyCollectionFew2 : function () {
|
|
||||||
var i, n, l;
|
|
||||||
|
|
||||||
n = 10;
|
|
||||||
|
|
||||||
l = [];
|
|
||||||
for (i = 0; i < n; ++i) {
|
|
||||||
c.save({ value: i });
|
|
||||||
l.push(i);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
var dist = getDistribution(n * 100, function () {
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|
||||||
return c.any().value;
|
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||||||
});
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||||||
|
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||||||
var statsExp = statsExpected(l, n * 100);
|
|
||||||
var stats = statsFound(dist);
|
|
||||||
assertEqual(stats.count, n * 100);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.average - statsExp.average)
|
|
||||||
< statsExp.averageStddev * 4);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.variance - statsExp.variance)
|
|
||||||
< statsExp.varianceStddev * 4);
|
|
||||||
},
|
|
||||||
|
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||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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/// @brief check entropy of any(), more picks
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testCheckEntropyCollectionMore : function () {
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var i, n, l;
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||||||
n = 500;
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||||||
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l = [];
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||||||
for (i = 0; i < n; ++i) {
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||||||
c.save({ value: i });
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||||||
l.push(i);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
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||||||
var dist = getDistribution(n * 100, function () {
|
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||||||
return c.any().value;
|
|
||||||
});
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||||||
|
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||||||
|
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||||||
var statsExp = statsExpected(l, n * 100);
|
|
||||||
var stats = statsFound(dist);
|
|
||||||
assertEqual(stats.count, n * 100);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.average - statsExp.average)
|
|
||||||
< statsExp.averageStddev * 3);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.variance - statsExp.variance)
|
|
||||||
< statsExp.varianceStddev * 3);
|
|
||||||
},
|
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||||||
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||||||
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||||||
/// @brief check entropy of any(), with many documents deleted
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testCheckEntropyCollectionHalf : function () {
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var i, n, l;
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||||||
n = 500;
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||||||
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for (i = 0; i < n; ++i) {
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||||||
c.save({ value: i });
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||||||
}
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||||||
|
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||||||
// remove 50 % of entries
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||||||
var d = Math.round(n * 0.5);
|
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||||||
for (i = 0; i < d; ++i) {
|
|
||||||
c.remove(c.any());
|
|
||||||
}
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||||||
|
|
||||||
l = db._query(`FOR d IN ${cn} RETURN d.value`).toArray();
|
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||||||
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||||||
var dist = getDistribution(n * 50, function () {
|
|
||||||
return c.any().value;
|
|
||||||
});
|
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||||||
|
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||||||
var statsExp = statsExpected(l, n * 50);
|
|
||||||
var stats = statsFound(dist);
|
|
||||||
assertEqual(stats.count, n * 50);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.average - statsExp.average)
|
|
||||||
< statsExp.averageStddev * 3);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.variance - statsExp.variance)
|
|
||||||
< statsExp.varianceStddev * 3);
|
|
||||||
},
|
|
||||||
|
|
||||||
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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||||||
/// @brief check entropy of any(), with most documents deleted
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||||||
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||||||
testCheckEntropyCollectionSparse : function () {
|
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||||||
var i, n, l;
|
|
||||||
|
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||||||
n = 500;
|
|
||||||
|
|
||||||
for (i = 0; i < n; ++i) {
|
|
||||||
c.save({ value: i });
|
|
||||||
}
|
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||||||
|
|
||||||
// remove 50 % of entries
|
|
||||||
var d = Math.round(n * 0.95);
|
|
||||||
for (i = 0; i < d; ++i) {
|
|
||||||
c.remove(c.any());
|
|
||||||
}
|
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||||||
|
|
||||||
var dist = getDistribution(n * 5, function () {
|
|
||||||
return c.any().value;
|
|
||||||
});
|
|
||||||
|
|
||||||
l = db._query(`FOR d IN ${cn} RETURN d.value`).toArray();
|
|
||||||
|
|
||||||
var statsExp = statsExpected(l, n * 5);
|
|
||||||
var stats = statsFound(dist);
|
|
||||||
assertEqual(stats.count, n * 5);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.average - statsExp.average)
|
|
||||||
< statsExp.averageStddev * 3);
|
|
||||||
assertTrue(Math.abs(stats.variance - statsExp.variance)
|
|
||||||
< statsExp.varianceStddev * 3);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
};
|
|
||||||
}
|
|
||||||
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/// @brief executes the test suite
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jsunity.run(AnySuite);
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return jsunity.done();
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