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