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