A) Alice Jones B) John Smith C) Robert Johnson D) David A. Huffman
A) Kodowanie binarne B) Kodowanie ASCII C) Kodowanie o zmiennej długości D) Kodowanie o stałej długości
A) Symbole przy nieparzystych indeksach B) Symbole zaczynające się od A C) Często występujące symbole D) Rzadkie symbole
A) Kod z kodami o jednakowej długości B) Kod, który używa tylko 0 i 1 C) Kod zaczynający się od tego samego symbolu D) Kod, w którym żadne słowo kodowe nie jest prefiksem innego
A) Przypisywanie kodów binarnych do symboli B) Tworzenie połączonej listy C) Obliczanie częstotliwości symboli D) Kompresja danych
A) Współczynnik kompresji B) Zużycie pamięci C) Liczba symboli D) Prędkość kodowania
A) Sterta binarna B) Stos C) Kolejka D) Lista połączona
A) O(n log n) B) O(n2) C) O(n) D) O(log n)
A) Symbol z liczbą pierwszą B) Symbol o najdłuższej nazwie C) Najrzadziej występujący symbol D) Najczęściej występujący symbol
A) Kody prefiksów B) Kody infiksów C) Kody postfiksów D) Kody sufiksów
A) Optymalne drzewo binarne B) Kompletne drzewo C) Idealne drzewo D) Zrównoważone drzewo
A) 1949 B) 1952 C) 1960 D) 1955
A) Kodowanie długości serii B) Kodowanie Shannon-Fano C) Kodowanie arytmetyczne D) Algorytm Lempel-Ziv-Welch (LZW)
A) h(a_i) = log2(1 / w_i) B) h(a_i) = -log2(w_i) C) h(a_i) = w_i * log2(w_i) D) h(a_i) = 2w_i
A) H(A) = ∑(dla w_i > 0) w_i / log2(w_i) B) H(A) = ∑(dla w_i > 0) log2(w_i) C) H(A) = ∑(dla w_i > 0) h(a_i) / w_i D) H(A) = -∑(dla w_i > 0) w_i * log2(w_i)
A) Jest równy zawartości informacyjnej symbolu. B) Zero, ponieważ lim_(w→0+) w * log2(w) = 0 C) Jest równy odwrotności jego wagi. D) Wpływa negatywnie na entropię.
A) Przechodzenie do lewego dziecka B) Węzeł liściowy C) Węzeł wewnętrzny D) Przechodzenie do prawego dziecka
A) Kolejka priorytetowa B) Tablica C) Kolejka D) Stos
A) Trzy B) Jedna C) Dwie D) Cztery
A) W drugiej kolejce B) W pierwszej kolejce C) Ani w jednej, ani w drugiej kolejce D) W obu kolejkach jednocześnie
A) Poprzez sortowanie obu kolejek według wagi po każdym dodaniu elementu. B) Poprzez dodawanie do kolejki tylko węzłów o unikalnych wagach. C) Poprzez umieszczenie początkowych wag w pierwszej kolejce, a wag sumowanych w drugiej kolejce. D) Poprzez losowy wybór węzłów z dowolnej kolejki.
A) Usuń oba elementy i rozpocznij proces od nowa. B) Wybierz element z drugiej kolejki. C) Wybierz element z pierwszej kolejki. D) Losowo wybierz element z dowolnej kolejki.
A) Są usuwane z drzewa. B) Stają się węzłami głównymi (korzeniami). C) Pozostają jako węzły liści. D) Są one łączone w nowy węzeł wewnętrzny.
A) Maszyny do faksów. B) Kompresja plików audio. C) Kodowanie obrazów do stron internetowych. D) Kompresja tekstu w edytorach tekstu.
A) Problemy związane z sortowaniem danych. B) Minimalizacja maksymalnej długości ścieżki ważonej, między innymi. C) Tylko problemy związane z kompresją. D) Problemy, które nie uwzględniają wag.
A) Algorytm łączenia pakietów. B) Algorytm Huffmana binarny. C) Algorytm Huffmana z wykorzystaniem szablonów. D) Adaptacyjny algorytm Huffmana.
A) T. C. Hu. B) Adriano Garsia. C) Alan Turing. D) Richard M. Karp.
A) Reprezentacja binarna. B) Częstość występowania. C) Kolejność alfabetyczna. D) Koszt transmisji.
A) Uniwersytet Stanforda B) Uniwersytet Harvarda C) MIT D) Uniwersytet Princetonu
A) Oryginalny tekst musi być przechowywany obok skompresowanej wersji. B) Tabela częstotliwości musi być przechowywana wraz z skompresowanym tekstem. C) Klucz szyfrujący musi być dołączony do skompresowanych danych. D) Nie trzeba przechowywać żadnych dodatkowych informacji. |