A) Alice Jones B) David A. Huffman C) John Smith D) Robert Johnson
A) Codifica binaria B) Codifica a lunghezza variabile C) Codifica ASCII D) Codifica a lunghezza fissa
A) Simboli rari B) Simboli che iniziano con A C) Simboli frequenti D) Simboli a indici dispari
A) Un codice che utilizza solo 0 e 1 B) Un codice con parole chiave di uguale lunghezza C) Un codice in cui nessuna parola è un prefisso di un'altra. D) Un codice che inizia con lo stesso simbolo
A) Codici postali B) Codici di prefisso C) Codici prefissati D) Codici suffisso
A) Heap binario B) Coda C) Elenco collegato D) Pila
A) O(log n) B) O(n log n) C) O(n2) D) O(n)
A) Numero di simboli B) Velocità di codifica C) Consumo di memoria D) Rapporto di compressione
A) Simbolo più frequente B) Simbolo meno frequente C) Simbolo con un numero primo D) Simbolo con il nome più lungo
A) Comprimere i dati B) Assegnazione di codici binari ai simboli C) Costruire un elenco collegato D) Calcolo delle frequenze dei simboli
A) Albero completo B) Albero perfetto C) Albero equilibrato D) Albero binario ottimale
A) 1955 B) 1960 C) 1949 D) 1952
A) Inserendo nelle code solo i nodi con pesi univoci. B) Mantenendo i pesi iniziali nella prima coda e i pesi combinati nella seconda coda. C) Ordinando entrambe le code in base al peso dopo ogni inserimento. D) Selezionando casualmente i nodi da una qualsiasi delle due code.
A) In entrambe le code contemporaneamente B) Nella prima coda C) Nella seconda coda D) In nessuna delle due code
A) È uguale al contenuto informativo del simbolo. B) Contribuisce negativamente all'entropia. C) È uguale all'inverso del suo peso. D) Zero, poiché il limite di w * log2(w) quando w tende a 0 da destra è 0.
A) Due B) Una C) Tre D) Quattro
A) H(A) = ∑(per tutti i w_i > 0) w_i / log2(w_i) B) H(A) = -∑(per tutti i w_i > 0) w_i * log2(w_i) C) H(A) = ∑(per tutti i w_i > 0) h(a_i) / w_i D) H(A) = ∑(per tutti i w_i > 0) log2(w_i)
A) L'algoritmo di Huffman binario. B) L'algoritmo di Huffman basato su template. C) L'algoritmo di fusione di pacchetti. D) L'algoritmo di Huffman adattivo.
A) Coda B) Array C) Pila D) Coda di priorità
A) Una chiave di crittografia deve accompagnare i dati compressi. B) Non è necessario memorizzare informazioni aggiuntive. C) È necessario memorizzare una tabella delle frequenze insieme al testo compresso. D) Il testo originale deve essere memorizzato insieme alla versione compressa.
A) Vengono rimossi dall'albero. B) Diventano nodi radice. C) Rimangono come nodi foglia. D) Vengono combinati per formare un nuovo nodo interno.
A) h(a_i) = -log2(w_i) B) h(a_i) = w_i * log2(w_i) C) h(a_i) = log2(1 / w_i) D) h(a_i) = 2w_i
A) Un nodo foglia B) Seguendo il figlio destro C) Un nodo interno D) Seguendo il figlio sinistro
A) Compressione di file audio. B) Compressione di testo nei programmi di videoscrittura. C) Macchine fax. D) Codifica di immagini per pagine web.
A) Selezionare casualmente un elemento da una qualsiasi delle due code. B) Scegliere l'elemento nella seconda coda. C) Rimuovere entrambi gli elementi e ricominciare. D) Scegliere l'elemento nella prima coda.
A) Università di Princeton B) Università di Stanford C) MIT D) Università di Harvard
A) Solo problemi relativi alla compressione. B) Problemi relativi all'ordinamento dei dati. C) Problemi che non coinvolgono pesi. D) Minimizzare la lunghezza massima del percorso ponderato, tra le altre cose.
A) L'ordine alfabetico. B) La rappresentazione binaria. C) La frequenza di occorrenza. D) Il costo di trasmissione.
A) Codifica aritmetica B) Codifica Lempel-Ziv-Welch (LZW) C) Codifica a lunghezza di sequenza D) Codifica di Shannon-Fano
A) T. C. Hu. B) Richard M. Karp. C) Adriano Garsia. D) Alan Turing. |