我目前正在为 Matlab 实现 PBB，并且在某种程度上受到假设的影响。
我不明白假设如何处理递延策略的缩减。 在文档中有代码片段
import hypothesis.strategies as st
x = st.deferred(lambda: st.booleans() | st.tuples(x,x))
x.example()
>>> (((False,(True,True)),(False,True))
现在，这个例子应该很可能通过减少递归深度来缩小。但是，假设如何知道如何操纵 lambda 以使示例缩小？
DRMacIver 回答后的问题：
(False,False)) 可以构造为 10010000（深度优先）。如果我们采用子序列 01（其中第一个 0 属于策略 booleans 而不是 tuples），我们将得到示例 True，这可能不视为前者的缩小版本。收缩延迟策略与收缩任何其他策略的效果相同，因为假设中的收缩对底层表示一致地起作用，而无需了解有关所用策略的任何信息。
假设不是操纵生成的值，而是修改用于构造它们的选择。您可以将其视为进行一系列的硬币翻转。例如(True,False) 可能由序列 10100 生成，它是 1（选择 | 的第二个分支），然后是选择第一个分支的 01 然后生成一个 True 和 00，它选择第一个分支然后生成一个 False。我们可以通过将 (True,False) 替换为 True 来将 10100 减少到 01，或者通过将其替换为 False 来将 00 减少到 True，我们都可以找到原始选择序列的子序列。
如果您想了解更多相关信息，可以阅读相关论文（或观看演讲）：https://2020.ecoop.org/details/ecoop-2020-papers/13/Test-Case-Reduction-via-Test-Case-Generation-Insights-From-the-Hypothesis-Reducer
假设存储哪些选择属于哪种策略？例如：(False,(False,False)) 可以构造为 10010000（深度优先）。如果我们取子序列 01（其中第一个 0 属于策略布尔值而不是现在的元组），我们将得到示例 True，这可能不算作前者的缩小版本。
不，假设没有任何关于选择的“所有权”的特定概念，并且认为 (False,False)) 是完全有效的 {{1}} 收缩！毕竟它更小更简单。