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