A) John Smith B) Robert Johnson C) Alice Jones D) David A. Huffman
A) Codificação de comprimento variável B) Codificação binária C) Codificação ASCII D) Codificação de comprimento fixo
A) Símbolos raros B) Símbolos frequentes C) Símbolos que começam por A D) Símbolos com índices ímpares
A) Um código que começa com o mesmo símbolo B) Um código que utiliza apenas 0s e 1s C) Um código com palavras-código de igual comprimento D) Um código em que nenhuma palavra-código é um prefixo de outra
A) Árvore perfeita B) Árvore equilibrada C) Árvore completa D) Árvore binária óptima
A) O(n) B) O(n2) C) O(n log n) D) O(log n)
A) Cálculo de frequências de símbolo B) Atribuição de códigos binários a símbolos C) Compressão dos dados D) Construir uma lista ligada
A) Consumo de memória B) Taxa de compressão C) Número de símbolos D) Velocidade de codificação
A) Códigos postais B) Códigos de sufixo C) Códigos de infixo D) Códigos de prefixo
A) Pilha binária B) Lista ligada C) Pilha D) Fila de espera
A) Símbolo mais frequente B) Símbolo com o nome mais longo C) Símbolo com um número primo D) Símbolo menos frequente
A) 1952 B) 1960 C) 1949 D) 1955
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) = log₂ (1 / w_i) C) h(a_i) = -log₂ (w_i) D) h(a_i) = w_i * log₂ (w_i)
A) H(A) = ∑(w_i > 0) h(a_i) / w_i B) H(A) = ∑(w_i > 0) log₂(w_i) C) H(A) = ∑(w_i > 0) w_i / log₂(w_i) D) H(A) = -∑(w_i > 0) w_i * log₂(w_i)
A) Zero, pois o limite de w * log₂(w) quando w tende a 0 é igual a 0. B) É igual ao inverso do seu peso. C) Ele contribui negativamente para a entropia. D) É igual ao conteúdo de informação do símbolo.
A) Seguindo o filho esquerdo B) Um nó interno C) Seguindo o filho direito D) Um nó folha
A) Fila de prioridade B) Pilha C) Array (vetor) D) Fila
A) Duas B) Quatro C) Três D) Uma
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) Ordenando ambas as filas por peso após cada inserção. 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 segunda fila. C) Escolha o item na primeira fila. D) Remova os dois itens e comece novamente.
A) Eles se tornam nós raiz. B) Eles são removidos da árvore. C) Eles permanecem como nós folha. D) Eles são combinados para formar um novo nó interno.
A) Compressão de texto em processadores de texto. B) Máquinas de fax. C) Codificação de imagens para páginas da web. D) Compressão de arquivos de áudio.
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) O algoritmo de Huffman baseado em modelos. B) O algoritmo de fusão de pacotes. C) O algoritmo de Huffman binário. D) O algoritmo de Huffman adaptativo.
A) Richard M. Karp. B) Adriano Garsia. C) Alan Turing. D) T. C. Hu.
A) A representação binária. B) A frequência de ocorrência. C) O custo de transmissão. D) A ordem alfabética. |