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