A) Robert Johnson B) Alice Jones C) John Smith D) David A. Huffman
A) Codificação de comprimento variável B) Codificação de comprimento fixo C) Codificação ASCII D) Codificação binária
A) Símbolos que começam por A B) Símbolos raros C) Símbolos frequentes D) Símbolos com índices ímpares
A) Um código com palavras-código de igual comprimento B) Um código que começa com o mesmo símbolo C) Um código que utiliza apenas 0s e 1s D) Um código em que nenhuma palavra-código é um prefixo de outra
A) Árvore perfeita B) Árvore completa C) Árvore equilibrada D) Árvore binária óptima
A) O(n) B) O(n2) C) O(log n) D) O(n log n)
A) Cálculo de frequências de símbolo B) Compressão dos dados C) Construir uma lista ligada D) Atribuição de códigos binários a símbolos
A) Consumo de memória B) Velocidade de codificação C) Número de símbolos D) Taxa de compressão
A) Códigos de infixo B) Códigos postais C) Códigos de prefixo D) Códigos de sufixo
A) Fila de espera B) Lista ligada C) Pilha D) Pilha binária
A) Símbolo mais frequente B) Símbolo menos frequente C) Símbolo com o nome mais longo D) Símbolo com um número primo
A) 1949 B) 1952 C) 1960 D) 1955
A) h(a_i) = w_i * log₂ (w_i) B) h(a_i) = 2w_i C) h(a_i) = -log₂ (w_i) D) h(a_i) = log₂ (1 / w_i)
A) Mantendo os pesos iniciais na primeira fila e os pesos combinados na segunda fila. B) Enfileirando apenas nós com pesos únicos. C) Selecionando aleatoriamente nós de qualquer uma das filas. D) Ordenando ambas as filas por peso após cada inserção.
A) A representação binária. B) A frequência de ocorrência. C) O custo de transmissão. D) A ordem alfabética.
A) Pilha B) Array (vetor) C) Fila de prioridade D) Fila
A) Codificação por comprimentos de sequência B) Codificação Lempel-Ziv-Welch (LZW) C) Codificação Shannon-Fano D) Codificação aritmética
A) Eles são removidos da árvore. B) Eles são combinados para formar um novo nó interno. C) Eles permanecem como nós folha. D) Eles se tornam nós raiz.
A) Compressão de texto em processadores de texto. B) Compressão de arquivos de áudio. C) Codificação de imagens para páginas da web. D) Máquinas de fax.
A) Problemas relacionados à ordenação de dados. B) Problemas que não envolvem pesos. C) Apenas problemas relacionados à compressão. D) Minimizar o comprimento máximo do caminho ponderado, entre outros.
A) Selecione aleatoriamente um item de qualquer uma das filas. B) Escolha o item na segunda fila. C) Remova os dois itens e comece novamente. D) Escolha o item na primeira fila.
A) O algoritmo de Huffman binário. B) O algoritmo de Huffman baseado em modelos. C) O algoritmo de fusão de pacotes. D) O algoritmo de Huffman adaptativo.
A) T. C. Hu. B) Alan Turing. C) Richard M. Karp. D) Adriano Garsia.
A) É igual ao inverso do seu peso. B) É igual ao conteúdo de informação do símbolo. C) Ele contribui negativamente para a entropia. D) Zero, pois o limite de w * log₂(w) quando w tende a 0 é igual a 0.
A) Quatro B) Três C) Duas D) Uma
A) Não são necessárias informações adicionais para serem armazenadas. B) Uma tabela de frequência deve ser armazenada junto com o texto comprimido. C) Uma chave de criptografia deve acompanhar os dados comprimidos. D) O texto original deve ser armazenado junto com a versão comprimida.
A) Um nó folha B) Seguindo o filho direito C) Seguindo o filho esquerdo D) Um nó interno
A) H(A) = ∑(w_i > 0) log₂(w_i) B) H(A) = ∑(w_i > 0) h(a_i) / w_i C) H(A) = ∑(w_i > 0) w_i / log₂(w_i) D) H(A) = -∑(w_i > 0) w_i * log₂(w_i)
A) Na segunda fila. B) Em ambas as filas simultaneamente. C) Em nenhuma fila. D) Na primeira fila.
A) Universidade de Stanford B) Universidade de Harvard C) Universidade de Princeton D) MIT |