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