A) Robert Johnson B) Alice Jones C) John Smith D) David A. Huffman
A) Codifica ASCII B) Codifica binaria C) Codifica a lunghezza variabile D) Codifica a lunghezza fissa
A) Simboli rari B) Simboli a indici dispari C) Simboli frequenti D) Simboli che iniziano con A
A) Un codice in cui nessuna parola è un prefisso di un'altra. B) Un codice che inizia con lo stesso simbolo C) Un codice con parole chiave di uguale lunghezza D) Un codice che utilizza solo 0 e 1
A) Codici prefissati B) Codici suffisso C) Codici di prefisso D) Codici postali
A) Heap binario B) Coda C) Elenco collegato D) Pila
A) O(log n) B) O(n2) C) O(n) D) O(n log n)
A) Velocità di codifica B) Consumo di memoria C) Rapporto di compressione D) Numero di simboli
A) Simbolo più frequente B) Simbolo con un numero primo C) Simbolo con il nome più lungo D) Simbolo meno frequente
A) Costruire un elenco collegato B) Comprimere i dati C) Assegnazione di codici binari ai simboli D) Calcolo delle frequenze dei simboli
A) Albero perfetto B) Albero binario ottimale C) Albero completo D) Albero equilibrato
A) 1955 B) 1952 C) 1960 D) 1949
A) Inserendo nelle code solo i nodi con pesi univoci. B) Ordinando entrambe le code in base al peso dopo ogni inserimento. C) Mantenendo i pesi iniziali nella prima coda e i pesi combinati nella seconda coda. D) Selezionando casualmente i nodi da una qualsiasi delle due code.
A) In nessuna delle due code B) In entrambe le code contemporaneamente C) Nella seconda coda D) Nella prima coda
A) È uguale all'inverso del suo peso. B) Contribuisce negativamente all'entropia. C) È uguale al contenuto informativo del simbolo. D) Zero, poiché il limite di w * log2(w) quando w tende a 0 da destra è 0.
A) Una B) Due C) Tre D) Quattro
A) H(A) = ∑(per tutti i w_i > 0) log2(w_i) B) H(A) = -∑(per tutti i w_i > 0) w_i * log2(w_i) C) H(A) = ∑(per tutti i w_i > 0) h(a_i) / w_i D) H(A) = ∑(per tutti i w_i > 0) w_i / log2(w_i)
A) L'algoritmo di Huffman basato su template. B) L'algoritmo di Huffman adattivo. C) L'algoritmo di fusione di pacchetti. D) L'algoritmo di Huffman binario.
A) Coda di priorità B) Coda C) Pila D) Array
A) È necessario memorizzare una tabella delle frequenze insieme al testo compresso. B) Una chiave di crittografia deve accompagnare i dati compressi. C) Il testo originale deve essere memorizzato insieme alla versione compressa. D) Non è necessario memorizzare informazioni aggiuntive.
A) Rimangono come nodi foglia. B) Vengono rimossi dall'albero. C) Diventano nodi radice. D) Vengono combinati per formare un nuovo nodo interno.
A) h(a_i) = log2(1 / w_i) B) h(a_i) = 2w_i C) h(a_i) = -log2(w_i) D) h(a_i) = w_i * log2(w_i)
A) Un nodo foglia B) Seguendo il figlio destro C) Un nodo interno D) Seguendo il figlio sinistro
A) Macchine fax. B) Compressione di testo nei programmi di videoscrittura. C) Codifica di immagini per pagine web. D) Compressione di file audio.
A) Selezionare casualmente un elemento da una qualsiasi delle due code. B) Scegliere l'elemento nella seconda coda. C) Rimuovere entrambi gli elementi e ricominciare. D) Scegliere l'elemento nella prima coda.
A) Università di Harvard B) Università di Stanford C) MIT D) Università di Princeton
A) Minimizzare la lunghezza massima del percorso ponderato, tra le altre cose. B) Problemi che non coinvolgono pesi. C) Solo problemi relativi alla compressione. D) Problemi relativi all'ordinamento dei dati.
A) La frequenza di occorrenza. B) La rappresentazione binaria. C) L'ordine alfabetico. D) Il costo di trasmissione.
A) Codifica aritmetica B) Codifica di Shannon-Fano C) Codifica a lunghezza di sequenza D) Codifica Lempel-Ziv-Welch (LZW)
A) Adriano Garsia. B) T. C. Hu. C) Richard M. Karp. D) Alan Turing. |