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