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