A) Alice Jones B) David A. Huffman C) Robert Johnson D) John Smith
A) Encodage à longueur fixe B) Encodage à longueur variable C) Codage ASCII D) Codage binaire
A) Symboles commençant par A B) Symboles rares C) Symboles fréquents D) Symboles aux indices impairs
A) Code dans lequel aucun mot de code n'est un préfixe d'un autre mot de code. B) Un code qui commence par le même symbole C) Un code avec des mots de code de longueur égale D) Un code qui n'utilise que des 0 et des 1
A) Arbre binaire optimal B) Arbre parfait C) Arbre équilibré D) Arbre complet
A) Calcul des fréquences des symboles B) Attribution de codes binaires aux symboles C) Construction d'une liste chaînée D) Compression des données
A) O(n) B) O(log n) C) O(n log n) D) O(n2)
A) Codes suffixes B) Codes infixes C) Codes préfixes D) Codes postfixes
A) Nombre de symboles B) Vitesse d'encodage C) Taux de compression D) Consommation de mémoire
A) Symbole le moins fréquent B) Symbole portant le nom le plus long C) Symbole le plus fréquent D) Symbole avec un nombre premier
A) Tas binaire B) Pile C) File d'attente D) Liste chaînée
A) 1952 B) 1960 C) 1955 D) 1949
A) Dans la deuxième file d'attente B) Dans les deux files d'attente simultanément C) Dans la première file d'attente D) Dans aucune des deux files d'attente
A) Supprimer les deux éléments et recommencer. B) Sélectionner un élément au hasard dans l'une ou l'autre des files d'attente. C) Choisir l'élément de la première file d'attente. D) Choisir l'élément de la deuxième file d'attente.
A) Ils deviennent les nœuds racines. B) Ils restent des nœuds feuilles. C) Ils sont supprimés de l'arbre. D) Ils sont combinés pour former un nouveau nœud interne.
A) Codage Lempel-Ziv-Welch (LZW) B) Codage par longueurs de répétition C) Codage arithmétique D) Codage de Shannon-Fano
A) Nulle, car lim_(w→0+) w * log2(w) = 0 B) Elle est égale à l'inverse de son poids. C) Elle est égale à la quantité d'information contenue dans le symbole. D) Elle contribue négativement à l'entropie.
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) Deux B) Une C) Trois D) Quatre
A) En conservant les poids initiaux dans la première file d'attente et les poids combinés dans la deuxième file d'attente. B) En ajoutant uniquement des nœuds avec des poids uniques à la file d'attente. C) En sélectionnant aléatoirement des nœuds dans l'une ou l'autre des files d'attente. D) En triant les deux files d'attente par poids après chaque insertion.
A) MIT B) Université Princeton C) Université Harvard D) Université Stanford
A) H(A) = ∑(pour w_i > 0) h(a_i) / w_i B) H(A) = ∑(pour w_i > 0) log₂(w_i) C) H(A) = -∑(pour w_i > 0) w_i * log₂(w_i) D) H(A) = ∑(pour w_i > 0) w_i / log₂(w_i)
A) L'algorithme de Huffman binaire. B) L'algorithme de Huffman basé sur des modèles (ou des gabarits). C) L'algorithme de fusion de paquets. D) L'algorithme de Huffman adaptatif.
A) La compression de texte dans les traitements de texte. B) La compression de fichiers audio. C) Les machines à fax. D) L'encodage d'images pour les pages web.
A) Le texte original doit être stocké en même temps que la version compressée. B) Une clé de chiffrement doit accompagner les données compressées. C) Un tableau de fréquences doit être stocké avec le texte compressé. D) Aucune information supplémentaire n'a besoin d'être stockée.
A) Richard M. Karp. B) Adriano Garsia. C) T. C. Hu. D) Alan Turing.
A) En suivant le nœud enfant gauche B) Un nœud interne C) Un nœud feuille D) En suivant le nœud enfant droit
A) Pile B) File C) File de priorité D) Tableau
A) Les problèmes qui n'impliquent pas de pondérations. B) Uniquement les problèmes liés à la compression. C) Minimiser la longueur maximale du chemin pondéré, entre autres. D) Les problèmes liés au tri de données.
A) L'ordre alphabétique. B) La fréquence d'occurrence. C) La représentation binaire. D) Le coût de transmission. |