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