O método de compressão de imagens digitais que atribui palavras-código de tamanho fixo a sequências de símbolos-fonte de tamanho variável e cuja característica principal é não requerer conhecimento antecipado da probabilidade de ocorrência dos símbolos que serão codificados, sendo integrado a vários formatos de arquivos e imagem, como GIF, TIFF e PDF, é denominado de codificação
- A)de Huffman.
Huffman usa códigos de tamanho variável baseados na frequência dos símbolos, então não bate com a descrição de palavras-código fixas.
- B)de Golomb.
Golomb é usado em contextos específicos de codificação de inteiros e não é o método clássico associado a GIF, TIFF e PDF.
- C)run-length.
Run-length comprime sequências repetidas de um mesmo símbolo, mas não cria dicionário nem trabalha com a lógica descrita no enunciado.
- D)de Lempel-Ziv-Welch (LZW).
Correta, porque o LZW usa dicionário dinâmico, códigos de tamanho fixo e é empregado em formatos como GIF, TIFF e PDF.
- E)aritmética.
A codificação aritmética depende de probabilidades dos símbolos, então contradiz a pista de não exigir conhecimento prévio dessas probabilidades.
Gabarito: D
A questão descreve um método de compressão bem conhecido em imagens e documentos: o LZW, ou Lempel-Ziv-Welch. A lógica dele é ir formando um dicionário de sequências de símbolos durante a própria compressão, atribuindo códigos para padrões repetidos. Ou seja, ele não precisa saber antes qual é a probabilidade de cada símbolo aparecer, e isso o torna bem prático em vários formatos. Pense assim: em vez de comprimir letra por letra, o algoritmo percebe que certas sequências se repetem e passa a representá-las por códigos. Como esses códigos têm tamanho fixo, a leitura e a reconstrução depois ficam organizadas e rápidas. É exatamente por isso que o LZW ficou famoso em formatos como GIF, TIFF e também aparece em PDF. A alternativa correta é a D porque o enunciado descreve justamente a codificação Lempel-Ziv-Welch. Esse método foi criado como uma melhoria dos algoritmos da família Lempel-Ziv e é clássico em compressão sem perdas. Na prática, ele funciona muito bem quando há repetição de padrões, que é o sonho de qualquer algoritmo de compressão: menos bytes, menos drama. Se você lembrar de três pistas, já mata a questão: códigos de tamanho fixo, dicionário construído dinamicamente e ausência de necessidade de conhecer a probabilidade dos símbolos de antemão. Isso é a cara do LZW.