A) David A. Huffman B) John Smith C) Alice Jones D) Robert Johnson
A) Változó hosszúságú kódolás B) ASCII kódolás C) Fix hosszúságú kódolás D) Bináris kódolás
A) Gyakori szimbólumok B) Páratlan indexű szimbólumok C) Ritka szimbólumok D) A-val kezdődő szimbólumok
A) Olyan kód, amely csak 0-akat és 1-eseket használ. B) Ugyanazzal a szimbólummal kezdődő kód C) Egyenlő hosszúságú kódszavakból álló kód D) Olyan kód, amelyben egyetlen kódszó sem előtagja egy másiknak.
A) O(n2) B) O(log n) C) O(n) D) O(n log n)
A) Optimális bináris fa B) Kiegyensúlyozott fa C) Teljes fa D) Tökéletes fa
A) Stack B) Bináris halom C) Összekapcsolt lista D) Sorban állás
A) A leghosszabb nevű szimbólum B) Prímszámmal jelölt szimbólum C) Leggyakoribb szimbólum D) Legkevésbé gyakori szimbólum
A) Bináris kódok hozzárendelése szimbólumokhoz B) Szimbólumfrekvenciák kiszámítása C) Az adatok tömörítése D) Összekapcsolt lista építése
A) A szimbólumok száma B) Tömörítési arány C) Kódolási sebesség D) Memóriafogyasztás
A) Infix kódok B) Postfix kódok C) Utótagkódok D) Előtagkódok
A) 1960 B) 1955 C) 1949 D) 1952
A) Olyan problémákra, amelyek nem tartalmaznak súlyozást. B) Többek között a legnagyobb súlyozott úthossz minimalizálására. C) Az adatok rendezésével kapcsolatos problémákra. D) Csak a tömörítéssel kapcsolatos problémákra.
A) Az első sorba B) Mindkét sorba egyszerre C) A második sorba D) Semelyik sorba sem
A) Negatívan befolyásolja az entrópiát. B) Nulla, mivel lim_(w→0+) w * log2(w) = 0 C) Egyenlő a szimbólum információs tartalmával. D) Egyenlő a súlyának a reciprokértékével.
A) Richard M. Karp. B) Alan Turing. C) T. C. Hu. D) Adriano Garsia.
A) Képek kódolása weboldalakhoz. B) Szövegkomprimálás szövegszerkesztő programokban. C) Faxgépek. D) Hangfájlok komprimálása.
A) h(a_i) = log2(1 / w_i) B) h(a_i) = w_i * log2(w_i) C) h(a_i) = 2w_i D) h(a_i) = -log2(w_i)
A) Válassza ki a második sorban lévő elemet. B) Válasszon véletlenszerűen egy elemet az egyik sorból. C) Törölje mindkét elemet, és kezdje el újra. D) Válassza ki az első sorban lévő elemet.
A) A bináris reprezentáció. B) A előfordulási gyakoriság. C) Az alfabetikus sorrend. D) A továbbítás költsége.
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) h(a_i) / w_i D) H(A) = ∑(w_i > 0) w_i / log₂(w_i)
A) Verem B) Sor C) Prioritásos sor (elsőbbségi sor) D) Tömb
A) Lempel-Ziv-Welch (LZW) kódolás B) Futásszám-kódolás C) Shannon-Fano kódolás D) Aritmetikus kódolás
A) Csak olyan csomópontokat szabad a sorba fűzni, amelyeknek egyedi súlya van. B) Mindkét sort a súly szerint kell rendezni minden egyes új csomópont hozzáadása után. C) A kezdeti súlyokat az első sorban, a kombinált súlyokat pedig a második sorban kell tárolni. D) Véletlenszerűen kell csomópontokat választani az egyik vagy a másik sorból.
A) A tömörített adatokhoz egy titkosítókulcsot kell mellékelni. B) A tömörített szöveghez egy gyakorisági táblázatot kell tárolni. C) Nincs szükség további információk tárolására. D) Az eredeti szöveget a tömörített verzió mellett kell tárolni.
A) Adaptív Huffman-algoritmus. B) A csomag-összefésülő algoritmus. C) Bináris Huffman-algoritmus. D) Sablon-alapú Huffman-algoritmus.
A) Princeton Egyetem B) Massachusetts Institute of Technology (MIT) C) Harvard Egyetem D) Stanford Egyetem
A) Eltávolítják őket a fáról. B) Megmaradnak levélszintű csomópontokként. C) Gyökércsomópontokká válnak. D) Összekapcsolják őket egy új belső csomóponttal.
A) Egy levélnöde B) A bal oldali gyermek követése C) Egy belső nöde D) A jobb oldali gyermek követése
A) Kettő B) Négy C) Három D) Egy |