A) John Smith B) Alice Jones C) David A. Huffman D) Robert Johnson
A) Encodage à longueur fixe B) Encodage à longueur variable C) Codage ASCII D) Codage binaire
A) Symboles aux indices impairs B) Symboles commençant par A C) Symboles fréquents D) Symboles rares
A) Code dans lequel aucun mot de code n'est un préfixe d'un autre mot de code. B) Un code qui n'utilise que des 0 et des 1 C) Un code avec des mots de code de longueur égale D) Un code qui commence par le même symbole
A) Arbre équilibré B) Arbre binaire optimal C) Arbre parfait D) Arbre complet
A) Compression des données B) Attribution de codes binaires aux symboles C) Calcul des fréquences des symboles D) Construction d'une liste chaînée
A) O(n2) B) O(n log n) C) O(log n) D) O(n)
A) Codes préfixes B) Codes suffixes C) Codes infixes D) Codes postfixes
A) Taux de compression B) Consommation de mémoire C) Nombre de symboles D) Vitesse d'encodage
A) Symbole le plus fréquent B) Symbole portant le nom le plus long C) Symbole avec un nombre premier D) Symbole le moins fréquent
A) Tas binaire B) Pile C) File d'attente D) Liste chaînée
A) 1949 B) 1960 C) 1955 D) 1952
A) Dans aucune des deux files d'attente B) Dans la deuxième file d'attente C) Dans les deux files d'attente simultanément D) Dans la première file d'attente
A) Choisir l'élément de la deuxième file d'attente. B) Supprimer les deux éléments et recommencer. C) Sélectionner un élément au hasard dans l'une ou l'autre des files d'attente. D) Choisir l'élément de la première file d'attente.
A) Ils sont supprimés de l'arbre. B) Ils deviennent les nœuds racines. C) Ils restent des nœuds feuilles. D) Ils sont combinés pour former un nouveau nœud interne.
A) Codage de Shannon-Fano B) Codage Lempel-Ziv-Welch (LZW) C) Codage arithmétique D) Codage par longueurs de répétition
A) Elle est égale à l'inverse de son poids. B) Elle contribue négativement à l'entropie. C) Nulle, car lim_(w→0+) w * log2(w) = 0 D) Elle est égale à la quantité d'information contenue dans le symbole.
A) h(a_i) = -log2(w_i) B) h(a_i) = log2(1 / w_i) C) h(a_i) = w_i * log2(w_i) D) h(a_i) = 2w_i
A) Trois B) Deux C) Quatre D) Une
A) En conservant les poids initiaux dans la première file d'attente et les poids combinés dans la deuxième file d'attente. B) En sélectionnant aléatoirement des nœuds dans l'une ou l'autre des files d'attente. C) En triant les deux files d'attente par poids après chaque insertion. D) En ajoutant uniquement des nœuds avec des poids uniques à la file d'attente.
A) MIT B) Université Harvard C) Université Stanford D) Université Princeton
A) H(A) = ∑(pour w_i > 0) h(a_i) / w_i B) H(A) = -∑(pour w_i > 0) w_i * log₂(w_i) C) H(A) = ∑(pour w_i > 0) log₂(w_i) D) H(A) = ∑(pour w_i > 0) w_i / log₂(w_i)
A) L'algorithme de Huffman adaptatif. B) L'algorithme de fusion de paquets. C) L'algorithme de Huffman binaire. D) L'algorithme de Huffman basé sur des modèles (ou des gabarits).
A) La compression de texte dans les traitements de texte. B) L'encodage d'images pour les pages web. C) Les machines à fax. D) La compression de fichiers audio.
A) Aucune information supplémentaire n'a besoin d'être stockée. B) Un tableau de fréquences doit être stocké avec le texte compressé. C) Le texte original doit être stocké en même temps que la version compressée. D) Une clé de chiffrement doit accompagner les données compressées.
A) Alan Turing. B) Adriano Garsia. C) T. C. Hu. D) Richard M. Karp.
A) Un nœud interne B) En suivant le nœud enfant droit C) Un nœud feuille D) En suivant le nœud enfant gauche
A) Tableau B) Pile C) File D) File de priorité
A) Les problèmes qui n'impliquent pas de pondérations. B) Minimiser la longueur maximale du chemin pondéré, entre autres. C) Les problèmes liés au tri de données. D) Uniquement les problèmes liés à la compression.
A) La fréquence d'occurrence. B) La représentation binaire. C) L'ordre alphabétique. D) Le coût de transmission. |