A) John Smith B) David A. Huffman C) Alice Jones D) Robert Johnson
A) Binäre Kodierung B) ASCII-Kodierung C) Kodierung mit variabler Länge D) Kodierung mit fester Länge
A) Symbole mit ungeraden Indizes B) Seltene Symbole C) Symbole, die mit A beginnen D) Häufige Symbole
A) Ein Code, der mit demselben Symbol beginnt B) Ein Code, bei dem kein Codewort ein Präfix eines anderen ist C) Ein Code mit gleich langen Codewörtern D) Ein Code, der nur 0en und 1en verwendet
A) Aufbau einer verknüpften Liste B) Komprimierung der Daten C) Berechnung von Symbolfrequenzen D) Zuweisung von Binärcodes zu Symbolen
A) Suffix-Codes B) Postfix-Codes C) Präfix-Codes D) Infix-Codes
A) Stapel B) Verknüpfte Liste C) Binärer Heap D) Warteschlange
A) Vollständiger Baum B) Ausgewogener Baum C) Optimaler binärer Baum D) Perfekter Baum
A) O(log n) B) O(n log n) C) O(n) D) O(n2)
A) Häufigstes Symbol B) Am wenigsten häufiges Symbol C) Symbol mit einer Primzahl D) Symbol mit dem längsten Namen
A) Anzahl der Symbole B) Verdichtungsverhältnis C) Kodiergeschwindigkeit D) Speicherverbrauch
A) 1952 B) 1955 C) 1960 D) 1949
A) Shannon-Fano-Kodierung B) Laufwerkslängenkodierung C) Arithmetische Kodierung D) Lempel-Ziv-Welch (LZW)-Kodierung
A) h(a_i) = w_i * log2(w_i) B) h(a_i) = log2(1 / w_i) C) h(a_i) = 2w_i D) h(a_i) = -log2(w_i)
A) H(A) = ∑(w_i > 0) w_i / log2(w_i) B) H(A) = -∑(w_i > 0) w_i * log2(w_i) C) H(A) = ∑(w_i > 0) h(a_i) / w_i D) H(A) = ∑(w_i > 0) log2(w_i)
A) Es entspricht dem Kehrwert seines Gewichts. B) Null, da der Grenzwert von w * log2(w) für w gegen Null von unten gleich Null ist. C) Es trägt negativ zur Entropie bei. D) Es entspricht dem Informationsgehalt des Symbols.
A) Ein interner Knoten B) Dem linken Kind folgen C) Ein Blattknoten D) Dem rechten Kind folgen
A) Array B) Warteschlange C) Stapel D) Prioritätswarteschlange
A) Zwei B) Drei C) Vier D) Eins
A) Gleichzeitig in beiden Warteschlangen B) In der zweiten Warteschlange C) In keiner Warteschlange D) In der ersten Warteschlange
A) Indem man die anfänglichen Gewichte in der ersten Warteschlange und die kombinierten Gewichte in der zweiten Warteschlange speichert. B) Indem man Knoten zufällig aus einer der beiden Warteschlangen auswählt. C) Indem man nur Knoten mit eindeutigen Gewichten in die Warteschlange stellt. D) Indem man beide Warteschlangen nach jeder Einfügung nach dem Gewicht sortiert.
A) Wählen Sie zufällig ein Element aus einer der Warteschlangen aus. B) Wählen Sie das Element in der ersten Warteschlange. C) Entfernen Sie beide Elemente und beginnen Sie von vorne. D) Wählen Sie das Element in der zweiten Warteschlange.
A) Sie werden zu Wurzelknoten. B) Sie werden zu einem neuen internen Knoten zusammengefasst. C) Sie bleiben als Blattknoten erhalten. D) Sie werden aus dem Baum entfernt.
A) Faxe. B) Bildkodierung für Webseiten. C) Textkompression in Textverarbeitungsprogrammen. D) Audio-Dateikomprimierung.
A) Probleme, die keine Gewichtungen beinhalten. B) Probleme im Zusammenhang mit dem Sortieren von Daten. C) Nur Probleme im Zusammenhang mit der Datenkompression. D) Unter anderem die Minimierung der maximalen Länge eines gewichteten Pfades.
A) Der Paket-Merge-Algorithmus. B) Der adaptive Huffman-Algorithmus. C) Der Template-Huffman-Algorithmus. D) Der binäre Huffman-Algorithmus.
A) Richard M. Karp. B) T. C. Hu. C) Adriano Garsia. D) Alan Turing.
A) Die binäre Darstellung. B) Die Übertragungskosten. C) Die alphabetische Reihenfolge. D) Die Häufigkeit des Vorkommens.
A) MIT B) Harvard-Universität C) Princeton-Universität D) Stanford-Universität
A) Ein Verschlüsselungsschlüssel muss den komprimierten Daten beigefügt werden. B) Es müssen keine zusätzlichen Informationen gespeichert werden. C) Eine Häufigkeitstabelle muss zusammen mit dem komprimierten Text gespeichert werden. D) Der ursprüngliche Text muss zusammen mit der komprimierten Version gespeichert werden. |