A) John Smith B) Robert Johnson C) Alice Jones D) David A. Huffman
A) Encodage à longueur variable B) Codage ASCII C) Encodage à longueur fixe D) Codage binaire
A) Symboles commençant par A B) Symboles aux indices impairs C) Symboles fréquents D) Symboles rares
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 qui n'utilise que des 0 et des 1 D) Un code avec des mots de code de longueur égale
A) Arbre binaire optimal B) Arbre parfait C) Arbre complet D) Arbre équilibré
A) Compression des données B) Attribution de codes binaires aux symboles C) Construction d'une liste chaînée D) Calcul des fréquences des symboles
A) O(n) B) O(n2) C) O(log n) D) O(n log n)
A) Codes postfixes B) Codes suffixes C) Codes infixes D) Codes préfixes
A) Taux de compression B) Vitesse d'encodage C) Nombre de symboles D) Consommation de mémoire
A) Symbole le plus fréquent B) Symbole le moins fréquent C) Symbole avec un nombre premier D) Symbole portant le nom le plus long
A) Pile B) Tas binaire C) Liste chaînée D) File d'attente
A) 1955 B) 1960 C) 1952 D) 1949
A) Codage Lempel-Ziv-Welch (LZW) B) Codage arithmétique C) Codage de Shannon-Fano D) Codage par longueurs de répétition
A) h(a_i) = 2w_i B) h(a_i) = w_i * log2(w_i) C) h(a_i) = log2(1 / w_i) D) h(a_i) = -log2(w_i)
A) H(A) = ∑(pour w_i > 0) h(a_i) / w_i B) H(A) = -∑(pour w_i > 0) w_i * log₂(w_i) C) H(A) = ∑(pour w_i > 0) log₂(w_i) D) H(A) = ∑(pour w_i > 0) w_i / log₂(w_i)
A) Elle contribue négativement à l'entropie. B) Nulle, car lim_(w→0+) w * log2(w) = 0 C) Elle est égale à la quantité d'information contenue dans le symbole. D) Elle est égale à l'inverse de son poids.
A) En suivant le nœud enfant gauche B) En suivant le nœud enfant droit C) Un nœud feuille D) Un nœud interne
A) Pile B) Tableau C) File D) File de priorité
A) Quatre B) Trois C) Une D) Deux
A) Dans les deux files d'attente simultanément B) Dans la deuxième file d'attente C) Dans la première file d'attente D) Dans aucune des deux files d'attente
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) Choisir l'élément de la première file d'attente. B) Choisir l'élément de la deuxième file d'attente. C) Supprimer les deux éléments et recommencer. D) Sélectionner un élément au hasard dans l'une ou l'autre des files d'attente.
A) Ils deviennent les nœuds racines. B) Ils sont combinés pour former un nouveau nœud interne. C) Ils sont supprimés de l'arbre. D) Ils restent des nœuds feuilles.
A) Les machines à fax. B) La compression de fichiers audio. C) La compression de texte dans les traitements de texte. D) L'encodage d'images pour les pages web.
A) Minimiser la longueur maximale du chemin pondéré, entre autres. B) Les problèmes qui n'impliquent pas de pondérations. C) Les problèmes liés au tri de données. D) Uniquement les problèmes liés à la compression.
A) L'algorithme de Huffman adaptatif. B) L'algorithme de Huffman basé sur des modèles (ou des gabarits). C) L'algorithme de Huffman binaire. D) L'algorithme de fusion de paquets.
A) T. C. Hu. B) Adriano Garsia. C) Richard M. Karp. D) Alan Turing.
A) Le coût de transmission. B) L'ordre alphabétique. C) La fréquence d'occurrence. D) La représentation binaire.
A) Université Harvard B) MIT C) Université Princeton D) Université Stanford
A) Aucune information supplémentaire n'a besoin d'être stockée. B) Le texte original doit être stocké en même temps que la version compressée. C) Une clé de chiffrement doit accompagner les données compressées. D) Un tableau de fréquences doit être stocké avec le texte compressé. |