A) Robert Johnson B) John Smith C) David A. Huffman D) Alice Jones
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 avec des mots de code de longueur égale C) Un code qui n'utilise que des 0 et des 1 D) Un code qui commence par le même symbole
A) Arbre équilibré B) Arbre binaire optimal C) Arbre parfait D) Arbre complet
A) Compression des données B) Calcul des fréquences des symboles C) Attribution de codes binaires aux symboles D) Construction d'une liste chaînée
A) O(log n) B) O(n2) C) O(n) D) O(n log n)
A) Codes infixes B) Codes postfixes C) Codes préfixes D) Codes suffixes
A) Consommation de mémoire B) Vitesse d'encodage C) Taux de compression D) Nombre de symboles
A) Symbole portant le nom le plus long B) Symbole le plus fréquent C) Symbole le moins fréquent D) Symbole avec un nombre premier
A) Tas binaire B) File d'attente C) Pile D) Liste chaînée
A) 1960 B) 1955 C) 1952 D) 1949
A) Codage Lempel-Ziv-Welch (LZW) B) Codage par longueurs de répétition C) Codage de Shannon-Fano D) Codage arithmétique
A) h(a_i) = -log2(w_i) B) h(a_i) = 2w_i C) h(a_i) = w_i * log2(w_i) D) h(a_i) = log2(1 / w_i)
A) H(A) = -∑(pour w_i > 0) w_i * log₂(w_i) B) H(A) = ∑(pour w_i > 0) h(a_i) / w_i C) H(A) = ∑(pour w_i > 0) w_i / log₂(w_i) D) H(A) = ∑(pour w_i > 0) log₂(w_i)
A) Elle est égale à la quantité d'information contenue dans le symbole. B) Elle est égale à l'inverse de son poids. C) Elle contribue négativement à l'entropie. D) Nulle, car lim_(w→0+) w * log2(w) = 0
A) En suivant le nœud enfant droit B) Un nœud feuille C) En suivant le nœud enfant gauche D) Un nœud interne
A) File de priorité B) Tableau C) File D) Pile
A) Quatre B) Une C) Deux D) Trois
A) Dans la deuxième file d'attente B) Dans aucune des deux files d'attente C) Dans les deux files d'attente simultanément D) Dans la première file d'attente
A) En ajoutant uniquement des nœuds avec des poids uniques à la file d'attente. B) En conservant les poids initiaux dans la première file d'attente et les poids combinés dans la deuxième file d'attente. C) En triant les deux files d'attente par poids après chaque insertion. D) En sélectionnant aléatoirement des nœuds dans l'une ou l'autre des files d'attente.
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 sont combinés pour former un nouveau nœud interne. B) Ils deviennent les nœuds racines. C) Ils sont supprimés de l'arbre. D) Ils restent des nœuds feuilles.
A) L'encodage d'images pour les pages web. B) Les machines à fax. C) La compression de texte dans les traitements de texte. D) La compression de fichiers audio.
A) Uniquement les problèmes liés à la compression. B) Les problèmes qui n'impliquent pas de pondérations. C) Les problèmes liés au tri de données. D) Minimiser la longueur maximale du chemin pondéré, entre autres.
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) Alan Turing. C) Adriano Garsia. D) Richard M. Karp.
A) L'ordre alphabétique. B) La fréquence d'occurrence. C) Le coût de transmission. D) La représentation binaire.
A) MIT B) Université Princeton C) Université Stanford D) Université Harvard
A) Le texte original doit être stocké en même temps que la version compressée. B) Aucune information supplémentaire n'a besoin d'être stockée. C) Un tableau de fréquences doit être stocké avec le texte compressé. D) Une clé de chiffrement doit accompagner les données compressées. |