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