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