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