Quando o algoritmo de compactação Run-Length Encoding (RLE) é eficiente para reduzir o tamanho de um arquivo e…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Compreender e utilizar diferentes formas de armazenar, manipular, compactar e recuperar arquivos, documentos e metadados.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Quando o algoritmo de compactação Run-Length Encoding (RLE) é eficiente para reduzir o tamanho de um arquivo e por quê?
- A) RLE é útil para arquivos sempre únicos.
- B) RLE usa três valores para codificação.
- C) RLE é eficiente em arquivos de dados aleatórios.
- D) RLE compacta qualquer tipo de dado igualmente.
- E) Quando o arquivo contém longas sequências consecutivas do mesmo valor/byte, pois RLE substitui cada sequência por um par (contagem, valor).
✅ Resposta correta: alternativa E
Resolução passo a passo
- Entenda o funcionamento do RLE (Run-Length Encoding). Ele percorre os dados e, em vez de repetir um valor várias vezes, guarda um par (contagem, valor) para cada sequência de elementos iguais consecutivos. Por exemplo, a sequência AAAAAABBB pode virar 6A3B.
- Analise quando isso reduz o tamanho. O ganho depende de haver longas sequências consecutivas do mesmo valor, pois cada sequência longa vira apenas um par curto. Por isso a alternativa E está correta: ela descreve a condição de eficiência e o mecanismo (par contagem e valor) de forma consistente com o algoritmo.
- Verifique as demais alternativas.
- A) Está errada: RLE é útil para dados com repetições, e arquivos sempre únicos não têm sequências a comprimir.
- B) Está errada: o RLE não usa três valores; cada sequência é representada por um par (contagem, valor).
- C) Está errada: dados aleatórios costumam ter poucas repetições consecutivas, então o RLE pode até aumentar o tamanho do arquivo.
- D) Está errada: o desempenho do RLE depende do conteúdo; dados sem repetição não são compactados e alguns podem crescer.
- Conclusão. O gabarito oficial E está correto, pois o RLE é eficiente justamente quando há longas sequências consecutivas do mesmo valor, que são substituídas por pares (contagem, valor).
💡 Dica: Explique as condições em que o RLE é mais eficaz.
Alternativa por alternativa
O aluno acha que um arquivo com conteúdo totalmente diferente tem mais chance de ser comprimido, confundindo variedade com compressibilidade. O RLE depende justamente de repetições.
O aluno confunde o RLE com outros formatos ou métodos que usam tabelas ou representações com mais componentes, supondo que a codificação exige três valores fixos.
O aluno imagina que, por ser 'aleatório', o dado tem muitos padrões a explorar. Dados aleatórios têm pouca repetição consecutiva, então o RLE quase não reduz e pode aumentar o arquivo.
Por que engana: Confundir a eficiência do RLE em arquivos com dados aleatórios, acreditando que ele sempre será eficaz independentemente do tipo de dados.
O aluno acredita que qualquer algoritmo de compressão funciona igualmente bem em qualquer dado, sem considerar que o RLE depende da existência de repetições consecutivas.
RLE codifica runs consecutivos de um mesmo símbolo por uma contagem e o símbolo; portanto, funciona bem em dados com baixa entropia e muitas repetições (ex.: imagens simples), mas é ineficiente em dados aleatórios.
Raio-X da questão
compactação de dados
avaliacao
compactação de dados · algoritmos de compressão
Revisar o funcionamento do algoritmo Run-Length Encoding.
Confundir a eficiência do RLE em arquivos com dados aleatórios, acreditando que ele sempre será eficaz independentemente do tipo de dados.
ciencia_tecnologia
pensamento_critico
abstrato
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