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