【从黑盒到灰盒】如何测试概率？

完全黑盒测试时，想要验证一个概率实现的正确性，简直是恐怖级的低效，乃至无助。

刚做游戏测试时，我是这样测试的：执行批量行为，然后统计某行为结果占总行为结果的比例来与设计对照。

如设定某怪物掉落某道具，要么掉落，要么不掉落，一旦掉落只掉落一个；掉落的概率是a%。那就是杀死该怪物n个，并捡拾掉落品。根据a的值来确定n的大小，a越大，n越小。
一段时间以后，我就懂得向程序提出指令支持，如召唤指定的怪物指定的数量，如角色无敌状态等等，以缩短杀怪时间。

灰盒化之后，就简便多了。有2个方法：

一是修改配置，即修改a值，为临界值，为较大值。因为a越大，则n越小，测试耗时也就越小。
修改配置也是有2个方向的，这与程序实现有关。一是写死在代码里，一是读表逻辑。不同的程序实现在具体执行上就有不同的处理方式。

二是确认实现方式。在有的项目中，大部分概率是获取概率值（如程序计算或读表逻辑）a，然后“roll”一个值b，如果b落到区间[0，a]则返回true（掉落），如果b落到区间(b,100]则返回false（不掉落）。由于这个“roll”是已经验证过的函数功能，则我只需验证在做b<=a的判断时，a值是否获取正确即可。所获取的a值需要程序输出log显示。

至于概率的程序实现有多少方式，有哪些方式，这是我需要进一步了解的。