Keywords
boshqaruv oqimi grafi
qo‘shnichilik matritsasi
jipslashtirilgan qo‘shnichilik matritsasi
siklomatik murakkablik
minimal qoplama.
How to Cite
Abstract
Ushbu maqolada pedagogik kompyuter dasturlarini strukturaviy testlashda boshqaruv oqimi grafidan foydalanish metodikasi tadqiq etilgan. Tadqiqotning asosiy maqsadi dastur ichki boshqaruv tuzilmasini graf va matritsali modellar asosida ifodalash hamda testlash uchun zarur bo‘lgan minimal qoplovchi yo‘llarni aniqlashdan iborat. Taklif etilgan yondashuvda dastur kodi dastlab boshqaruv oqimi grafi (CFG) ko‘rinishida modellashtirilib, uning asosida qo‘shnichilik matritsasi shakllantiriladi. Keyingi bosqichda ketma-ket bajariladigan oraliq tugunlarni ixchamlashtirish orqali jipslashtirilgan qo‘shnichilik matritsasi hosil qilinadi. Mazkur model asosida dastur grafining siklomatik murakkabligi hisoblanib, vasiyat dasturi misolida (V(G)=5) qiymatga ega ekanligi aniqlandi. Shuningdek, grafning asosiy boshqaruv tarmoqlarini qamrab oluvchi minimal test yo‘llari shakllantirildi. Tadqiqot natijalari strukturaviy yondashuv pedagogik dasturlarda faqat yakuniy natijani emas, balki dastur bajarilishining turli boshqaruv tarmoqlarini ham tizimli ravishda tekshirish imkonini berishini ko‘rsatdi.References
1. Aripov M.M. Dasturlash tillarini o‘rgatishda mobil telefonlardan foydalanish. Raqamli texnologiyalarning ta'limga integratsiyasi masalalari mavzusidagi Respublika ilmiy-amaliy anjuman materiallari. Qo'qon 2026, 966-970 b.
2. Aripov M.M. Python dasturlash tili asosida o‘qitish modelini yaratish. Raqamli texnologiyalarning ta'limga integratsiyasi masalalari mavzusidagi Respublika ilmiy-amaliy anjuman materiallari. Qo'qon 2026, 970-974 b.
3. Bo‘lajak o‘qituvchilarning zamonaviy dasturlash tillari bo‘yicha kompetensiyalarini rivojlantirish. Raqamli texnologiyalarning ta'limga integratsiyasi masalalari mavzusidagi Respublika ilmiy-amaliy anjuman materiallari. Qo'qon 2026-yil, 258-261 b.
4. Dasturlash tillarini o‘qitishda mnemonikadan foydalanis. Raqamli texnologiyalarning ta'limga integratsiyasi masalalari mavzusidagi Respublika ilmiy-amaliy anjuman materiallari. Qo'qon 2026, 261-265 b.
5. Aripov M.M.Talabalarga python dasturlash tilidagi kalit so‘zlar tarjimasini mnemonikaning tog usulidan foydalanib o‘rgatish metodikasi. Qo‘qon DPI. Ilmiy xabarlar 2026-yil 4-son. 169-177 b.
6. Aripov M.M. Oliy ta’limda algoritm mavzusini al-xorazmiy asarlari asosida o‘qitish metodikasi. Qo‘qon DPI. Ilmiy xabarlar 2026-yil 4-son, 1468-1475 b.
7. Pulatov Sh. Y., Aripov M. M. Sun’iy intellekt yordamida python dasturlarini graflar nazariyasi asosida strukturaviy modelini yaratishl metodikasi. Taʼlimda sunʼiy intellekt: tadqiqotlar, amaliyot va istiqbollar. Xalqaro ilmiy-amaliy anjuman. Qo‘qon 2026, 1214-1225 b
8. Pulatov Sh. Y., Aripov M. M. “Zamonaviy dasturlash tillari” fanini o‘qitishda quizziz onlayn platformasidan va uning sun’iy intellektidan foydalanish.Taʼlimda sunʼiy intellekt: tadqiqotlar, amaliyot va istiqbollar. Xalqaro ilmiy-amaliy anjuman. Qo‘qon 2026, 1204-1209 b.
9. Pulatov Sh. Y., Aripov M. M. Oliy ta’limda “Zamonaviy dasturlash tillari” fanini o‘qitishda sun’iy intelektdan foydalanish.Taʼlimda sunʼiy intellekt: tadqiqotlar, amaliyot va istiqbollar. Xalqaro ilmiy-amaliy anjuman. Qo‘qon 2026, 1210-1214 b.
10. M.M.Aripov, U.Oripova “Al Xorazmiyning merosni taqsimlash haqidagi qarashlari va uning C++ bulder algoritmik tilidagi dasturi” NamDU ilmiy axborotnomasi. № 9, 2020, 308-314 betlar.
11. Minimum Program Graph Coverage Algorithm”. Galaxy International Interdisciplinary Research Journal (GIIRJ) ISSN (E): 2347-6915 Vol. 10, Issue 11, Nov. 2022, p. 756-760
12. M.M.Aripov “Constuctting the Minimum Coverage of the Graph” Texas Journal of Enginering and Technology ISSN No: 2770-4491 20-12-2022, p.89-92.
13. M.M.Aripov “Struktural Methods For Program Testing” Journal of Positiv School Psychology.Vol.6, No.10, 2022, p.3428-3431
14. Ammann, P., & Offutt, J. (2016). Introduction to Software Testing (2nd ed.). Cambridge University Press.
15. Myers, G. J., Sandler, C., & Badgett, T. (2011). The Art of Software Testing (3rd ed.). John Wiley & Sons.
16. Pressman, R. S., & Maxim, B. R. (2020). Software Engineering: A Practitioner's Approach (9th ed.). McGraw-Hill.
17. McCabe, T. J. (1976). A complexity measure. IEEE Transactions on Software Engineering, SE-2(4), 308–320.
18. Rapps, S., & Weyuker, E. J. (1985). Selecting software test data using data flow information. IEEE Transactions on Software Engineering, SE-11(4), 367–375.
19. Laski, J. W., & Korel, B. (1983). A data flow oriented program testing strategy. IEEE Transactions on Software Engineering, SE-9(3), 347–354.
20. Korel, B. (1990). Automated software test data generation. IEEE Transactions on Software Engineering, 16(8), 870–879.
21. Sommerville, I. (2016). Software Engineering (10th ed.). Pearson.
22. Zhu, H., Hall, P. A. V., & May, J. H. R. (1997). Software unit test coverage and adequacy. ACM Computing Surveys, 29(4), 366–427.
23. Beizer, B. (1990). Software Testing Techniques (2nd ed.). Van Nostrand Reinhold.
24. Weyuker, E. J. (1986). Assessing test data adequacy through program inference. ACM Transactions on Programming Languages and Systems, 8(4), 641–655.