A) Robert Johnson B) John Smith C) David A. Huffman D) Alice Jones
A) Codificación binaria B) Codificación de longitud variable C) Codificación de longitud fija D) Codificación ASCII
A) Símbolos en índices impares B) Símbolos raros C) Símbolos frecuentes D) Símbolos que empiezan por A
A) Un código que sólo utiliza 0s y 1s B) Un código que comienza con el mismo símbolo C) Código en el que ninguna palabra es prefijo de otra. D) Un código con palabras clave de igual longitud
A) O(n) B) O(n2) C) O(log n) D) O(n log n)
A) Árbol binario óptimo B) Árbol perfecto C) Árbol equilibrado D) Árbol completo
A) Velocidad de codificación B) Número de símbolos C) Consumo de memoria D) Relación de compresión
A) Lista enlazada B) Cola C) Montón binario D) Pila
A) Símbolo con un número primo B) Símbolo con el nombre más largo C) Símbolo menos frecuente D) Símbolo más frecuente
A) Cálculo de frecuencias de símbolos B) Construir una lista enlazada C) Asignación de códigos binarios a símbolos D) Comprimir los datos
A) Prefijos B) Códigos postfix C) Códigos sufijos D) Códigos infijos
A) 1955 B) 1952 C) 1960 D) 1949
A) En ninguna de las colas. B) En la primera cola. C) En la segunda cola. D) En ambas colas simultáneamente.
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) Máquinas de fax. B) Codificación de imágenes para páginas web. C) Compresión de archivos de audio. D) Compresión de texto en procesadores de texto.
A) La representación binaria. B) El orden alfabético. C) La frecuencia de aparición. D) El costo de transmisión.
A) Alan Turing. B) Richard M. Karp. C) Adriano Garsia. D) T. C. Hu.
A) Es necesario almacenar una tabla de frecuencias junto con el texto comprimido. B) El texto original debe almacenarse junto con la versión comprimida. C) No es necesario almacenar información adicional. D) Una clave de cifrado debe acompañar los datos comprimidos.
A) MIT B) Universidad de Harvard C) Universidad de Princeton D) Universidad de Stanford
A) Es igual al inverso de su peso. B) Contribuye negativamente a la entropía. C) Es igual al contenido de información del símbolo. D) Cero, ya que el límite de w * log₂(w) cuando w tiende a 0 por el lado positivo es 0.
A) h(a_i) = -log2(w_i) B) h(a_i) = w_i * log2(w_i) C) h(a_i) = 2w_i D) h(a_i) = log2(1 / w_i)
A) Arreglo B) Pila C) Cola D) Cola de prioridad
A) Un nodo hoja B) Siguiendo el hijo izquierdo C) Un nodo interno D) Siguiendo el hijo derecho
A) Ordenando ambas colas por peso después de cada inserción. B) Solo añadiendo nodos a la cola que tengan pesos únicos. C) Manteniendo los pesos iniciales en la primera cola y los pesos combinados en la segunda cola. D) Seleccionando nodos aleatoriamente de cualquiera de las dos colas.
A) Seleccionar un elemento al azar de cualquiera de las colas. B) Eliminar ambos elementos y comenzar de nuevo. C) Seleccionar el elemento de la primera cola. D) Seleccionar el elemento de la segunda cola.
A) Codificación por longitud de ejecución B) Codificación aritmética C) Codificación Lempel-Ziv-Welch (LZW) D) Codificación Shannon-Fano
A) El algoritmo de Huffman basado en plantillas. B) El algoritmo de Huffman adaptativo. C) El algoritmo de Huffman binario. D) El algoritmo de fusión de paquetes.
A) Dos B) Cuatro C) Una D) Tres
A) Solo problemas relacionados con la compresión. B) Problemas relacionados con la ordenación de datos. C) Problemas que no involucran ponderaciones. D) Minimizar la longitud máxima de la ruta ponderada, entre otros.
A) Se convierten en nodos raíz. B) Permanecen como nodos hoja. C) Se combinan para formar un nuevo nodo interno. D) Se eliminan del árbol. |