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