有一个问卷调查，包含 9 个小问题，每个问题有 A B C D 等多个不定项选项，每个问题的每个选项对应不同分数。用户对 9 个小问题都选择了相应答案后提交问卷，系统计算得出总分。我们现在需要校验，总分是否正确，即每个问题的得分加和与总分相比。
请问：
需要对全部问题的所有选项进行排列组合，对每种可能的情况进行校验吗？假设每个问题有 3 个选项，那么就有 39 将近 2 万种可能。
初步解决思路
手工肯定测不完的，考虑用代码自动化测试。当前需求通过计算发现，大概有 6 万多个情况。是否有必要发起 6 万次请求进行验证？有没有更好的思路？
allpairs.py 正则匹配法过滤一下 case 组合，然后套呗，实在不行就等价类再抽一次
没太理解为何需要考虑穷举或者大量组合计算呢？如果题目数量增加到 20 个甚至 100 个，那不就没法测试了？
个人理解从代码实现层面，这里面应该可以拆开两部分，一个是每个小问题的单题得分计算，另一个是多个小问题单题得分的合计。当然具体的逻辑你可以想办法问下开发怎么实现，可以更针对性地拆分。
然后你测试的时候，分别验证这两个点是否正确，然后再抽验几个两个合在一起的，应该就可以了。
这种需求最好就是直接白盒测试，根据等价类划分和边界条件来区分 case，穷举遍历没有任何意义。好比我的代码逻辑是
int a,b,c;
c=a+b;
那无论你穷举出多少个 a 和 b，你不过就是在测试 java 的加法有无 bug，根本就是在做无效测试。
有一个问卷调查，包含 9 个小问题，每个问题有 A B C D 等多个不定项选项，每个问题的每个选项对应不同分数。
所以我觉得关注点并不是穷举 A B C D 分数总和（这个求总和可能就是一行代码而已，如果没有额外的条件分支，那一条 case 都过了），而是不同题目的 A B C D 这几个选项它本身映射的分数是否符合预期，以及几个关键的分数总和点和答题场景（如全对、全错、对错混合、部分题目没作答、全部题目没作答）
软件测试是咋有限资源约束下，如何去尽可能发现缺陷的技术和管理活动，理想的结果是实现测试代价和测试质量的最佳平衡。测个分数相加，竟然要进行穷举测试，我个人认为测试策略就是有问题的。
这么搞的人，要么是外行的要求，要么就是闲的。
确实没必要穷举测试；只需要验证
1.数据库里各问题的各答案对应分数与需求一致
2.如恒捷所说那两方面