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