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