回归测试是软件测试中的一个十分重要且成本昂贵的过程。所以，针对如何减少回归测试成本，提高回归测试效率的研究将具有十分重要的意义。回归测试选择技术已经成为国际上研究的热点。 本文围绕回归测试选择这个主题，首先介绍了回归测试选择技术的研究进展。重点讨论了面向过程和面向Java程序的回归测试选择算法。针对面向Java程序的回归测试选择算法没有考虑连续方法调用从而使用例选择精度降低的问题，本文提出了一种新的方法“Link”法，可以有效的解决该问题，并能提高用例选择精度，从而避免对程序修改正确性做出错误估计。 针对无法完成所有用例的测试时不能保证测试可信度的问题，本文采用了用例排序算法。本文首先描述了用例排序的基本概念以及常用算法，并对这些算法的进行了初步讨论。然后本文在原有的边覆盖排序算法的基础上提出了基于JIG边覆盖算法。并结合用例选择算法和基于JIG边覆盖算法的优点，提出了基于JIG的用例选择排序算法。本算法既可以获得较低的用例选择率，又能使用例序列具有较高的错误检测能力。 本文对影响回归测试选择效率的因素进行了详细分析，并提出了一个基于测试状态的回归测试选择策略的选择方法。使用该方法，可以在已知测试状态的情况下，选择一个较好的回归测试选择策略，从而获得较好的效费比。 本文最后实现了本文提出的基于JIG的用例选择排序算法的回归测试系统原型。该系统通过对Java源程序进行解析，可以生成JIG，并对用例进行选择排序，按用例优先级进行自动测试。本文在该实验平台上对算法进行了相关实验分析。