تصحيح أخطاء البرامج

تصحيح الأخطاء تحقيق

الخطأ والعطل

العطل هو ما يُلاحَظ: نتيجة خاطئة، أو برنامج لا ينتهي، أو تقرير من الكاشف. والخطأ (أو العيب) هو السبب: سطر أو شرط أو قرار تصميمي لا يطابق المواصفات. العطل يُرى؛ أما الخطأ فلا بدّ من العثور عليه، وقد يكون بعيدًا عنه. ويلزم من ذلك أن التصحيح حيث يُرى العطل، كأن نطرح 2 من النتيجة لأنها «تزيد دائمًا 2»، يصحّح العَرَض ويترك السبب، الذي سيعود مع بيانات أخرى.

وإذا كان الأمر كذلك، فتصحيح الأخطاء تحقيق في السبب، ومنهجه منهج العلوم التجريبية:

1. الملاحظة وإعادة الإظهار. وصف العطل بدقة (مع أي مدخلات، وما الذي كان متوقعًا، وما الذي حصل) والتوصل إلى أن يقع كلما أردنا. والخطأ الذي لا يُعاد إظهاره لا يمكن التحقيق فيه، ولا يمكن التأكد من أنه صُحِّح.
2. صوغ فرضية. ادعاء عن السبب يمكن أن يتبيّن أنه كاذب: «الترتيب لا يرتّب»، «دليل المعطى المركزي الثاني يزيد واحدًا».
3. تصميم تجربة. اختيار نقطة من البرنامج والتنبؤ بالحالة التي ينبغي أن تُرى هناك إن كانت الفرضية صادقة وبالحالة التي تُرى إن كانت كاذبة.
4. الاستنتاج والتضييق. استبعاد الفرضية أو تأكيدها؛ وفي الحالتين يصغر الجزء المشتبه فيه. ويتكرر ذلك حتى يصير الجزء سطرًا واحدًا.

غير أن المنهج يتطلب انضباطًا: تغيير شيء واحد فقط في كل مرة، وتدوين كل فرضية مع نتيجتها، وعدم لمس الشفرة ما دمنا لا نعرف ما الذي نبحث عنه. فتغيير الأسطر عشوائيًا حتى يبدو الإخراج سليمًا قد يخفي العطل من غير أن يزيل الخطأ.

#include <algorithm>#include <cstddef>#include <print>#include <vector>​// القيمة الوسيطة لقائمة من البيانات.// الشرط المسبق: values غير فارغ.// الشرط اللاحق: تعيد المعطى المركزي للقائمة المرتبة، أو متوسط المعطيين المركزيين.double median(std::vector<double> values){    std::ranges::sort(values);    const std::size_t n{values.size()};    const std::size_t middle{n / 2};    if (n % 2 == 1) {        return values[middle];    }    return (values[middle] + values[middle + 1]) / 2.0;}​int main(){    const std::vector<double> odd{7.0, 1.0, 5.0, 3.0, 9.0};    const std::vector<double> even{7.0, 1.0, 5.0, 3.0};    std::println("القيمة الوسيطة لـ {}: {}", odd, median(odd));    std::println("القيمة الوسيطة لـ {}: {}", even, median(even));}

القيمة الوسيطة لـ [7, 1, 5, 3, 9]: 5القيمة الوسيطة لـ [7, 1, 5, 3]: 6

التنصيف

حين لا تكون هناك فرضية واضحة، يبقى منهج لا يخيب: التنصيف. يُفترض أن حالة البرنامج صحيحة في البداية وخاطئة في النهاية، وأنه يمكن في كل نقطة وسيطة الحكم بصحتها (بمقارنتها بقيمة محسوبة يدويًا، أو بالتحقق من لامتغير). وتُفحص الحالة في منتصف الجزء المشتبه فيه: إن كانت صحيحة فالخطأ في النصف الثاني؛ وإلا ففي النصف الأول. إنه البحث الثنائي من درس البحث والترتيب، مطبَّقًا على أسطر برنامج (أو على جولات حلقة، أو على إصدارات ملف).

يتتبّع الشكل تنصيف ستة عشر سطرًا والخطأ في السطر 11؛ وكل علامة تجربة على الحالة بعد ذلك السطر: صحيحة (✓) أو خاطئة (✗).

العدّ هو عدّ البحث الثنائي: كل تجربة تقسم الجزء إلى نصفين، فتكفي $k$ تجربة لـ $2^k$ سطرًا. ولبرنامج من ألف سطر تكفي عشر تجارب، لأن $2^{10} = 1024$. ومن هنا ميزة المنهج: كلفته تنمو كما ينمو لوغاريتم الحجم، ولا يتطلب فهم البرنامج كله، بل معرفة الحكم، في نقطة ما، بأن الحالة هي الحالة الواجبة. غير أن هذا الحكم هو الجزء الصعب: فالمواصفات واللامتغيرات هي المعيار الذي يُحكم به على كل حالة وسيطة.