領域探索

【りょういきたんさく (range search)】

2次元の場合, 平面上の与えられた構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle n\,} 点の集合構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle S\,} に対して, 質問多角形構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle Q\,} が与えられたとき, 構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle Q\,} に含まれる$S\,$の点を列挙する問題. %点位置決定問題と同様に地理情報データベースなどで基本的な問題としてしばしば生じる. 高次元の問題も同様に定義される. 質問に高速に応えるため, 通常は前処理が施され, アルゴリズムの性能は, 前処理時間, 記憶領域, 応答時間の3点を総合して評価される. 区間木, 領域木などの木構造のデータ構造を用いた方法やバケット法などが有名である.