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