O teste de fluxo de dados ajuda os testadores a projetar testes eficazes, exigindo que os testes executem sequências de comandos a partir de definições de variáveis para um ou mais subsequentes usos. Essas associações definição-uso são derivadas de grafos que modelam o comportamento do software. Um "grafo de fluxo" incluindo apenas caminhos que cobrem associações definição-uso, e não outros fluxos de controle, já foi definido em outro trabalho. Embora esses grafos de fluxo tenham várias vantagens sobre os grafos anteriores, quando calculados, eles omitem alguns caminhos válidos, que são necessários no uso dos grafos para descobrir relacionamentos de subsunção e geração de dados de teste. Essas omissões levam a erros nos resultados, por exemplo, no cálculo da relação de subsunção entre associações definição-uso. Este trabalho estende as soluções anteriores, introduzindo um grafo que representa todos os caminhos que cobrem uma dada associação definição-uso. A dissertação apresenta dados experimentais mostrando que este grafo pode ser gerado a um custo razoável e aplicado de forma eficiente para a descoberta da relação de subsunção de requisitos de fluxo de dados. Outras aplicações para as graphduas incluem a geração de dados de entrada e a análise de viabilidade de requisitos de teste de fluxo de dados

Data flow testing helps testers design effective tests by requiring the tests to execute sequences of statements from definitions of variables to one or more subsequent uses. These def-use associations are derived from graphs that model software behaviour. A "flow graph" that only includes paths that cover def-use associations, and not other control flows, has been defined elsewhere. Although these flow graphs have several advantages over previous graphs, as computed, they omit some valid paths, which are needed to use the graphs to discover subsumption relationships and generate test data. These omissions lead to errors in the results, for example, in the calculation of the subsumption relationship among def-use associations. This work extends previous solutions by introducing a graph that represents all paths that cover a given def-use association. The dissertation presents empirical data showing that this graph can be generated at a reasonable cost and efficiently applied for data flow subsumption discovery. We envision other applications for graphduas such as input data generation and feasibility analysis of data-flow testing requirements