A) John Smith B) David A. Huffman C) Robert Johnson D) Alice Jones
A) Codificación binaria B) Codificación de longitud variable C) Codificación ASCII D) Codificación de longitud fija
A) Símbolos que empiezan por A B) Símbolos en índices impares C) Símbolos frecuentes D) Símbolos raros
A) Un código que sólo utiliza 0s y 1s B) Un código que comienza con el mismo símbolo C) Un código con palabras clave de igual longitud D) Código en el que ninguna palabra es prefijo de otra.
A) O(log n) B) O(n log n) C) O(n2) D) O(n)
A) Árbol equilibrado B) Árbol perfecto C) Árbol binario óptimo D) Árbol completo
A) Velocidad de codificación B) Número de símbolos C) Relación de compresión D) Consumo de memoria
A) Lista enlazada B) Cola C) Pila D) Montón binario
A) Símbolo con el nombre más largo B) Símbolo menos frecuente C) Símbolo con un número primo D) Símbolo más frecuente
A) Cálculo de frecuencias de símbolos B) Comprimir los datos C) Asignación de códigos binarios a símbolos D) Construir una lista enlazada
A) Códigos sufijos B) Códigos infijos C) Prefijos D) Códigos postfix
A) 1955 B) 1960 C) 1949 D) 1952
A) En la primera cola. B) En ambas colas simultáneamente. C) En ninguna de las colas. D) En la segunda cola.
A) H(A) = ∑(w_i > 0) w_i / 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) log2(w_i)
A) Compresión de archivos de audio. B) Codificación de imágenes para páginas web. C) Máquinas de fax. D) Compresión de texto en procesadores de texto.
A) El orden alfabético. B) La representación binaria. C) La frecuencia de aparición. D) El costo de transmisión.
A) Alan Turing. B) T. C. Hu. C) Adriano Garsia. D) Richard M. Karp.
A) No es necesario almacenar información adicional. B) El texto original debe almacenarse junto con la versión comprimida. C) Es necesario almacenar una tabla de frecuencias junto con el texto comprimido. D) Una clave de cifrado debe acompañar los datos comprimidos.
A) Universidad de Princeton B) Universidad de Stanford C) MIT D) Universidad de Harvard
A) Es igual al inverso de su peso. B) Cero, ya que el límite de w * log₂(w) cuando w tiende a 0 por el lado positivo es 0. C) Es igual al contenido de información del símbolo. D) Contribuye negativamente a la entropía.
A) h(a_i) = log2(1 / w_i) B) h(a_i) = w_i * log2(w_i) C) h(a_i) = -log2(w_i) D) h(a_i) = 2w_i
A) Cola B) Pila C) Cola de prioridad D) Arreglo
A) Siguiendo el hijo derecho B) Un nodo interno C) Siguiendo el hijo izquierdo D) Un nodo hoja
A) Ordenando ambas colas por peso después de cada inserción. B) Solo añadiendo nodos a la cola que tengan pesos únicos. C) Seleccionando nodos aleatoriamente de cualquiera de las dos colas. D) Manteniendo los pesos iniciales en la primera cola y los pesos combinados en la segunda cola.
A) Seleccionar el elemento de la segunda cola. B) Seleccionar un elemento al azar de cualquiera de las colas. C) Eliminar ambos elementos y comenzar de nuevo. D) Seleccionar el elemento de la primera cola.
A) Codificación Shannon-Fano B) Codificación aritmética C) Codificación Lempel-Ziv-Welch (LZW) D) Codificación por longitud de ejecución
A) El algoritmo de fusión de paquetes. B) El algoritmo de Huffman adaptativo. C) El algoritmo de Huffman binario. D) El algoritmo de Huffman basado en plantillas.
A) Cuatro B) Una C) Dos D) Tres
A) Problemas que no involucran ponderaciones. B) Minimizar la longitud máxima de la ruta ponderada, entre otros. C) Problemas relacionados con la ordenación de datos. D) Solo problemas relacionados con la compresión.
A) Se eliminan del árbol. B) Se combinan para formar un nuevo nodo interno. C) Permanecen como nodos hoja. D) Se convierten en nodos raíz. |