A) John Smith B) Alice Jones C) Robert Johnson D) David A. Huffman
A) Codificação de comprimento variável B) Codificação ASCII C) Codificação binária D) Codificação de comprimento fixo
A) Símbolos que começam por A B) Símbolos raros C) Símbolos frequentes D) Símbolos com índices ímpares
A) Um código com palavras-código de igual comprimento B) Um código que utiliza apenas 0s e 1s C) Um código que começa com o mesmo símbolo D) Um código em que nenhuma palavra-código é um prefixo de outra
A) Árvore completa B) Árvore perfeita C) Árvore binária óptima D) Árvore equilibrada
A) O(n2) B) O(n log n) C) O(n) D) O(log n)
A) Cálculo de frequências de símbolo B) Atribuição de códigos binários a símbolos C) Construir uma lista ligada D) Compressão dos dados
A) Taxa de compressão B) Número de símbolos C) Consumo de memória D) Velocidade de codificação
A) Códigos de sufixo B) Códigos de infixo C) Códigos de prefixo D) Códigos postais
A) Pilha binária B) Lista ligada C) Pilha D) Fila de espera
A) Símbolo mais frequente B) Símbolo menos frequente C) Símbolo com o nome mais longo D) Símbolo com um número primo
A) 1949 B) 1955 C) 1952 D) 1960
A) h(a_i) = 2w_i B) h(a_i) = log₂ (1 / w_i) C) h(a_i) = -log₂ (w_i) D) h(a_i) = w_i * log₂ (w_i)
A) Mantendo os pesos iniciais na primeira fila e os pesos combinados na segunda fila. B) Enfileirando apenas nós com pesos únicos. C) Ordenando ambas as filas por peso após cada inserção. D) Selecionando aleatoriamente nós de qualquer uma das filas.
A) O custo de transmissão. B) A ordem alfabética. C) A representação binária. D) A frequência de ocorrência.
A) Fila B) Array (vetor) C) Fila de prioridade D) Pilha
A) Codificação Shannon-Fano B) Codificação por comprimentos de sequência C) Codificação aritmética D) Codificação Lempel-Ziv-Welch (LZW)
A) Eles são removidos da árvore. B) Eles são combinados para formar um novo nó interno. C) Eles permanecem como nós folha. D) Eles se tornam nós raiz.
A) Compressão de arquivos de áudio. B) Máquinas de fax. C) Compressão de texto em processadores de texto. D) Codificação de imagens para páginas da web.
A) Problemas que não envolvem pesos. B) Problemas relacionados à ordenação de dados. C) Apenas problemas relacionados à compressão. D) Minimizar o comprimento máximo do caminho ponderado, entre outros.
A) Remova os dois itens e comece novamente. B) Selecione aleatoriamente um item de qualquer uma das filas. C) Escolha o item na primeira fila. D) Escolha o item na segunda fila.
A) O algoritmo de Huffman adaptativo. B) O algoritmo de Huffman baseado em modelos. C) O algoritmo de Huffman binário. D) O algoritmo de fusão de pacotes.
A) Alan Turing. B) Richard M. Karp. C) Adriano Garsia. D) T. C. Hu.
A) Ele contribui negativamente para a entropia. B) É igual ao inverso do seu peso. C) É igual ao conteúdo de informação do símbolo. D) Zero, pois o limite de w * log₂(w) quando w tende a 0 é igual a 0.
A) Uma B) Três C) Quatro D) Duas
A) Não são necessárias informações adicionais para serem armazenadas. B) Uma chave de criptografia deve acompanhar os dados comprimidos. C) Uma tabela de frequência deve ser armazenada junto com o texto comprimido. D) O texto original deve ser armazenado junto com a versão comprimida.
A) Seguindo o filho direito B) Um nó folha C) Um nó interno D) Seguindo o filho esquerdo
A) H(A) = ∑(w_i > 0) w_i / log₂(w_i) B) H(A) = ∑(w_i > 0) log₂(w_i) C) H(A) = ∑(w_i > 0) h(a_i) / w_i D) H(A) = -∑(w_i > 0) w_i * log₂(w_i)
A) Em ambas as filas simultaneamente. B) Na segunda fila. C) Na primeira fila. D) Em nenhuma fila.
A) Universidade de Princeton B) Universidade de Stanford C) Universidade de Harvard D) MIT |