A) Robert Johnson B) Alice Jones C) David A. Huffman D) John Smith
A) Kodowanie ASCII B) Kodowanie binarne C) Kodowanie o stałej długości D) Kodowanie o zmiennej długości
A) Często występujące symbole B) Symbole przy nieparzystych indeksach C) Symbole zaczynające się od A D) Rzadkie symbole
A) Kod, który używa tylko 0 i 1 B) Kod zaczynający się od tego samego symbolu C) Kod z kodami o jednakowej długości D) Kod, w którym żadne słowo kodowe nie jest prefiksem innego
A) Kompresja danych B) Obliczanie częstotliwości symboli C) Przypisywanie kodów binarnych do symboli D) Tworzenie połączonej listy
A) Prędkość kodowania B) Współczynnik kompresji C) Zużycie pamięci D) Liczba symboli
A) Stos B) Kolejka C) Lista połączona D) Sterta binarna
A) O(n) B) O(log n) C) O(n log n) D) O(n2)
A) Symbol z liczbą pierwszą B) Symbol o najdłuższej nazwie C) Najrzadziej występujący symbol D) Najczęściej występujący symbol
A) Kody prefiksów B) Kody postfiksów C) Kody infiksów D) Kody sufiksów
A) Optymalne drzewo binarne B) Zrównoważone drzewo C) Idealne drzewo D) Kompletne drzewo
A) 1952 B) 1955 C) 1960 D) 1949
A) Poprzez dodawanie do kolejki tylko węzłów o unikalnych wagach. B) Poprzez losowy wybór węzłów z dowolnej kolejki. C) Poprzez sortowanie obu kolejek według wagi po każdym dodaniu elementu. D) Poprzez umieszczenie początkowych wag w pierwszej kolejce, a wag sumowanych w drugiej kolejce.
A) Kompresja tekstu w edytorach tekstu. B) Maszyny do faksów. C) Kodowanie obrazów do stron internetowych. D) Kompresja plików audio.
A) Losowo wybierz element z dowolnej kolejki. B) Usuń oba elementy i rozpocznij proces od nowa. C) Wybierz element z pierwszej kolejki. D) Wybierz element z drugiej kolejki.
A) H(A) = ∑(dla w_i > 0) w_i / log2(w_i) B) H(A) = -∑(dla w_i > 0) w_i * log2(w_i) C) H(A) = ∑(dla w_i > 0) log2(w_i) D) H(A) = ∑(dla w_i > 0) h(a_i) / w_i
A) Adaptacyjny algorytm Huffmana. B) Algorytm Huffmana z wykorzystaniem szablonów. C) Algorytm łączenia pakietów. D) Algorytm Huffmana binarny.
A) Uniwersytet Stanforda B) MIT C) Uniwersytet Harvarda D) Uniwersytet Princetonu
A) Węzeł liściowy B) Przechodzenie do lewego dziecka C) Przechodzenie do prawego dziecka D) Węzeł wewnętrzny
A) W drugiej kolejce B) Ani w jednej, ani w drugiej kolejce C) W obu kolejkach jednocześnie D) W pierwszej kolejce
A) Minimalizacja maksymalnej długości ścieżki ważonej, między innymi. B) Problemy, które nie uwzględniają wag. C) Problemy związane z sortowaniem danych. D) Tylko problemy związane z kompresją.
A) Zero, ponieważ lim_(w→0+) w * log2(w) = 0 B) Wpływa negatywnie na entropię. C) Jest równy zawartości informacyjnej symbolu. D) Jest równy odwrotności jego wagi.
A) Algorytm Lempel-Ziv-Welch (LZW) B) Kodowanie Shannon-Fano C) Kodowanie arytmetyczne D) Kodowanie długości serii
A) Oryginalny tekst musi być przechowywany obok skompresowanej wersji. B) Tabela częstotliwości musi być przechowywana wraz z skompresowanym tekstem. C) Nie trzeba przechowywać żadnych dodatkowych informacji. D) Klucz szyfrujący musi być dołączony do skompresowanych danych.
A) Kolejność alfabetyczna. B) Reprezentacja binarna. C) Częstość występowania. D) Koszt transmisji.
A) Stos B) Kolejka C) Tablica D) Kolejka priorytetowa
A) h(a_i) = -log2(w_i) B) h(a_i) = w_i * log2(w_i) C) h(a_i) = log2(1 / w_i) D) h(a_i) = 2w_i
A) Richard M. Karp. B) T. C. Hu. C) Adriano Garsia. D) Alan Turing.
A) Cztery B) Dwie C) Trzy D) Jedna
A) Są usuwane z drzewa. B) Są one łączone w nowy węzeł wewnętrzny. C) Stają się węzłami głównymi (korzeniami). D) Pozostają jako węzły liści. |