A) David A. Huffman B) Robert Johnson C) John Smith D) Alice Jones
A) ASCII kódolás B) Változó hosszúságú kódolás C) Bináris kódolás D) Fix hosszúságú kódolás
A) Ritka szimbólumok B) Gyakori szimbólumok C) A-val kezdődő szimbólumok D) Páratlan indexű szimbólumok
A) Egyenlő hosszúságú kódszavakból álló kód B) Ugyanazzal a szimbólummal kezdődő kód C) Olyan kód, amelyben egyetlen kódszó sem előtagja egy másiknak. D) Olyan kód, amely csak 0-akat és 1-eseket használ.
A) O(n log n) B) O(log n) C) O(n) D) O(n2)
A) Tökéletes fa B) Optimális bináris fa C) Teljes fa D) Kiegyensúlyozott fa
A) Bináris halom B) Összekapcsolt lista C) Sorban állás D) Stack
A) Leggyakoribb szimbólum B) A leghosszabb nevű szimbólum C) Prímszámmal jelölt szimbólum D) Legkevésbé gyakori szimbólum
A) Bináris kódok hozzárendelése szimbólumokhoz B) Az adatok tömörítése C) Összekapcsolt lista építése D) Szimbólumfrekvenciák kiszámítása
A) Kódolási sebesség B) Memóriafogyasztás C) Tömörítési arány D) A szimbólumok száma
A) Előtagkódok B) Postfix kódok C) Infix kódok D) Utótagkódok
A) 1955 B) 1952 C) 1960 D) 1949
A) Shannon-Fano kódolás B) Lempel-Ziv-Welch (LZW) kódolás C) Aritmetikus kódolás D) Futásszám-kódolás
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) h(a_i) / w_i B) H(A) = ∑(w_i > 0) w_i / log₂(w_i) C) H(A) = ∑(w_i > 0) log₂(w_i) D) H(A) = -∑(w_i > 0) w_i * log₂(w_i)
A) Nulla, mivel lim_(w→0+) w * log2(w) = 0 B) Egyenlő a szimbólum információs tartalmával. C) Negatívan befolyásolja az entrópiát. D) Egyenlő a súlyának a reciprokértékével.
A) A jobb oldali gyermek követése B) A bal oldali gyermek követése C) Egy levélnöde D) Egy belső nöde
A) Sor B) Prioritásos sor (elsőbbségi sor) C) Tömb D) Verem
A) Három B) Egy C) Négy D) Kettő
A) Mindkét sorba egyszerre B) Semelyik sorba sem C) Az első sorba D) A második sorba
A) Mindkét sort a súly szerint kell rendezni minden egyes új csomópont hozzáadása után. B) A kezdeti súlyokat az első sorban, a kombinált súlyokat pedig a második sorban kell tárolni. C) Csak olyan csomópontokat szabad a sorba fűzni, amelyeknek egyedi súlya van. D) Véletlenszerűen kell csomópontokat választani az egyik vagy a másik sorból.
A) Törölje mindkét elemet, és kezdje el újra. B) Válasszon véletlenszerűen egy elemet az egyik sorból. C) Válassza ki a második sorban lévő elemet. D) Válassza ki az első sorban lévő elemet.
A) Megmaradnak levélszintű csomópontokként. B) Gyökércsomópontokká válnak. C) Összekapcsolják őket egy új belső csomóponttal. D) Eltávolítják őket a fáról.
A) Képek kódolása weboldalakhoz. B) Szövegkomprimálás szövegszerkesztő programokban. C) Hangfájlok komprimálása. D) Faxgépek.
A) Az adatok rendezésével kapcsolatos problémákra. B) Többek között a legnagyobb súlyozott úthossz minimalizálására. C) Csak a tömörítéssel kapcsolatos problémákra. D) Olyan problémákra, amelyek nem tartalmaznak súlyozást.
A) Bináris Huffman-algoritmus. B) Adaptív Huffman-algoritmus. C) A csomag-összefésülő algoritmus. D) Sablon-alapú Huffman-algoritmus.
A) T. C. Hu. B) Richard M. Karp. C) Alan Turing. D) Adriano Garsia.
A) A előfordulási gyakoriság. B) A továbbítás költsége. C) Az alfabetikus sorrend. D) A bináris reprezentáció.
A) Stanford Egyetem B) Harvard Egyetem C) Princeton Egyetem D) Massachusetts Institute of Technology (MIT)
A) A tömörített adatokhoz egy titkosítókulcsot kell mellékelni. B) A tömörített szöveghez egy gyakorisági táblázatot kell tárolni. C) Az eredeti szöveget a tömörített verzió mellett kell tárolni. D) Nincs szükség további információk tárolására. |