A) David A. Huffman B) John Smith C) Robert Johnson D) Alice Jones
A) Kodierung mit fester Länge B) ASCII-Kodierung C) Binäre Kodierung D) Kodierung mit variabler Länge
A) Seltene Symbole B) Symbole mit ungeraden Indizes C) Symbole, die mit A beginnen D) Häufige Symbole
A) Ein Code, der nur 0en und 1en verwendet B) Ein Code mit gleich langen Codewörtern C) Ein Code, der mit demselben Symbol beginnt D) Ein Code, bei dem kein Codewort ein Präfix eines anderen ist
A) Aufbau einer verknüpften Liste B) Komprimierung der Daten C) Berechnung von Symbolfrequenzen D) Zuweisung von Binärcodes zu Symbolen
A) Postfix-Codes B) Infix-Codes C) Präfix-Codes D) Suffix-Codes
A) Stapel B) Binärer Heap C) Warteschlange D) Verknüpfte Liste
A) Vollständiger Baum B) Optimaler binärer Baum C) Ausgewogener Baum D) Perfekter Baum
A) O(n2) B) O(n) C) O(n log n) D) O(log n)
A) Häufigstes Symbol B) Symbol mit dem längsten Namen C) Am wenigsten häufiges Symbol D) Symbol mit einer Primzahl
A) Speicherverbrauch B) Anzahl der Symbole C) Verdichtungsverhältnis D) Kodiergeschwindigkeit
A) 1952 B) 1949 C) 1955 D) 1960
A) Gleichzeitig in beiden Warteschlangen B) In der ersten Warteschlange C) In keiner Warteschlange D) In der zweiten Warteschlange
A) Adriano Garsia. B) Richard M. Karp. C) Alan Turing. D) T. C. Hu.
A) Audio-Dateikomprimierung. B) Textkompression in Textverarbeitungsprogrammen. C) Bildkodierung für Webseiten. D) Faxe.
A) Nur Probleme im Zusammenhang mit der Datenkompression. B) Probleme im Zusammenhang mit dem Sortieren von Daten. C) Probleme, die keine Gewichtungen beinhalten. D) Unter anderem die Minimierung der maximalen Länge eines gewichteten Pfades.
A) Die alphabetische Reihenfolge. B) Die Übertragungskosten. C) Die Häufigkeit des Vorkommens. D) Die binäre Darstellung.
A) Der adaptive Huffman-Algorithmus. B) Der binäre Huffman-Algorithmus. C) Der Template-Huffman-Algorithmus. D) Der Paket-Merge-Algorithmus.
A) Dem linken Kind folgen B) Ein Blattknoten C) Ein interner Knoten D) Dem rechten Kind folgen
A) Wählen Sie das Element in der zweiten Warteschlange. B) Wählen Sie das Element in der ersten Warteschlange. C) Entfernen Sie beide Elemente und beginnen Sie von vorne. D) Wählen Sie zufällig ein Element aus einer der Warteschlangen aus.
A) Sie bleiben als Blattknoten erhalten. B) Sie werden zu Wurzelknoten. C) Sie werden zu einem neuen internen Knoten zusammengefasst. D) Sie werden aus dem Baum entfernt.
A) H(A) = ∑(w_i > 0) log2(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) h(a_i) / w_i
A) Stanford-Universität B) Harvard-Universität C) Princeton-Universität D) MIT
A) Eins B) Vier C) Zwei D) Drei
A) Ein Verschlüsselungsschlüssel muss den komprimierten Daten beigefügt werden. B) Der ursprüngliche Text muss zusammen mit der komprimierten Version gespeichert werden. C) Es müssen keine zusätzlichen Informationen gespeichert werden. D) Eine Häufigkeitstabelle muss zusammen mit dem komprimierten Text gespeichert werden.
A) h(a_i) = w_i * log2(w_i) B) h(a_i) = 2w_i C) h(a_i) = log2(1 / w_i) D) h(a_i) = -log2(w_i)
A) Indem man nur Knoten mit eindeutigen Gewichten in die Warteschlange stellt. B) Indem man die anfänglichen Gewichte in der ersten Warteschlange und die kombinierten Gewichte in der zweiten Warteschlange speichert. C) Indem man beide Warteschlangen nach jeder Einfügung nach dem Gewicht sortiert. D) Indem man Knoten zufällig aus einer der beiden Warteschlangen auswählt.
A) Es trägt negativ zur Entropie bei. B) Es entspricht dem Informationsgehalt des Symbols. C) Es entspricht dem Kehrwert seines Gewichts. D) Null, da der Grenzwert von w * log2(w) für w gegen Null von unten gleich Null ist.
A) Lempel-Ziv-Welch (LZW)-Kodierung B) Arithmetische Kodierung C) Laufwerkslängenkodierung D) Shannon-Fano-Kodierung
A) Prioritätswarteschlange B) Array C) Stapel D) Warteschlange |