1.一种基于决策树的EFSM测试用例排序方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)提取EFSM的测试用例集中每条测试用例的标签值；

(2)提取EFSM的测试用例集中每条测试用例的特征值；

(3)训练针对该EFSM的测试用例排序模型；

(4)提取新测试用例集的特征值信息，得到测试数据；

(5)将测试数据输入到已训练好的测试用例排序模型中，得到排序结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于决策树的EFSM测试用例排序方法，其特征在于：所述步骤(1)具体如下：当进行测试用例的标签值提取时，需要处理EFSM的测试用例集TS，最终得到该测试用例集的标签值集合labellist；首先，向EFSM的源代码中注入一些已知错误，完整执行一遍测试用例，以得知每个测试用例都能发现哪些错误；接着，初始化标签值集合labellist，判断测试用例集TS是否为空；如果TS不为空，则找到TS中能发现最多错误的测试用例t，执行t后将其从TS中删除，并从错误列表中删除t发现的错误；之后，设置t的标签值为其执行顺序的倒数，并将t的标签值添加进labellist中；如果TS为空，则输出labellist。

3.根据权利要求1所述的一种基于决策树的EFSM测试用例排序方法，其特征在于：所述步骤(2)具体如下：当进行测试用例的特征提取时，需要处理EFSM的测试用例集TS，最终得到该测试用例集的特征数组集合featurelist；首先，初始化特征数组集合featurelist；之后，判断测试用例集TS是否为空，如果不为空，那么循环遍历测试用例集TS中的每个测试用例t，以获取其变迁种类数量、长度、最多变迁数量以及最少变迁数量这4个特征值；将t的4维特征数组添加进featurelist中，并从测试用例集TS中删除t；如果测试用例集TS为空，那么输出featurelist，测试用例的标签值和特征值一起构成训练数据集。

4.根据权利要求1所述的一种基于决策树的EFSM测试用例排序方法，其特征在于：所述步骤(3)具体如下：当在训练测试用例排序模型时，需要处理由步骤(1)和步骤(2)产生的数据集D，最后输出决策树的根结点；首先，初始化树结点列表nodelist；之后，初始化决策树的根结点root，并将其添加进nodelist中，判断nodelist的长度是否大于0，如果大于0，那么提取并删除nodelist的首位结点node；接着，再判断node所包含的数据集Dnode是否可以再分，如果可以再分，那么找到最佳划分点bestsplit将Dnode划分为两个子集，并创建node的两个子结点node.left和node.right，分别包含划分出的两个子数据集，最后将node.left和node.right添加进nodelist中，如果node所包含的数据集Dnode不可再分，那么接着判断nodelist的长度是否大于0；当nodelist的长度等于0时，输出决策树的根结点root，通过root结点遍历整个决策树，生成的决策树即为该EFSM训练好的测试用例排序模型。

5.根据权利要求4所述的一种基于决策树的EFSM测试用例排序方法，其特征在于：通过限制最大叶子数来限制决策树的大小，在训练阶段每个叶子节点i的分数通过公式计算；其中，标签l∈{1,2,…n}，p(l|leaf)表示当前叶子节点leaf上标签l出现的频率；最后，在应用阶段使用公式计算第j个测试用例tj对应于错误组合c的预测分数。

6.根据权利要求1所述的一种基于决策树的EFSM测试用例排序方法，其特征在于：所述步骤(4)具体如下：当获取测试数据时，需要处理EFSM新的测试用例集TS，以得到该测试用例集的测试数据；使用特征数组集合作为测试数据，其获取方式和步骤(2)相同。

7.根据权利要求1所述的一种基于决策树的EFSM测试用例排序方法，其特征在于：所述步骤(5)中当获取排序结果时，需要将步骤(4)中获得的测试数据输入到步骤(3)中训练好的测试用例排序模型中；新测试用例集的排序结果是一个实数的集合，每个实数代表该测试用例的得分，得分越高的测试用例将越早执行。