جستجوی بازه‌ای کیست؟ توضیح بده.
جستجوی بازه‌ای در ساختمان داده‌ها، شامل پیش‌پردازش مجموعهٔ S از اشیا است تا مشخص شود کدام یک از اشیای S با بازهٔ مدنظر که شیء سؤال نیز نامیده می‌شود، تقاطع دارند. به عنوان مثال، اگر S، مجموعه‌ای از نقاط باشد که هریک متناظر با مختصات یک شهر است، یک نوع مسئلهٔ هندسی مورد نظر، یافتن شهرهایی که در محدودهٔ طول و عرض جغرافیایی داده شده واقع‌اند، می‌باشد.مسئلهٔ جستجوی بازه‌ای و داده ساختارهایی که آن را حل می‌کنند، مسئله‌ای اساسی در هندسه محاسباتی است. این مسئله در حوزه‌هایی مانند سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)، طراحی به کمک کامپیوتر (CAD) و پایگاه داده‌ها کاربرد دارد.انواع.صورت‌های گوناگونی از این مسئله وجود دارد که به تبع آن داده ساختارهای گوناگونی مورد استفاده قرار داده می‌گیرند. برای داشتن راه‌حل بهینه، موارد مختلفی باید مدنظر قرار داده شوند از جمله:داده ساختارها.جستجوی بازه‌ای قائم.در جستجوی بازه‌ای قائم، مجموعهٔ S از n نقطه و d بُعد تشکیل شده‌است و مجموعهٔ مورد پرسش، بازه‌هایی در این ابعاد است؛ بنابراین مجموعهٔ مورد پرسش از مستطیل‌های محوری چندبعدی تشکیل شده‌است. اگر اندازهٔ خروجی را k در نظر بگیریم، جان بنتلی با استفاده از یک درخت کی‌دی توانست در زمان formula_1 (پیچیدگی زمانی) و با حافظهٔ formula_2 این مسئله را حل کند. همچنین بنتلی با استفاده از داده ساختار درخت بازه‌ای، توانست زمان مورد نیاز برای حل این مسئله را به formula_3 برساند. البته در این حالت حافظهٔ مورد نیاز به formula_4 افزایش پیدا کرد. دن ویلارد نیز با استفاده از داده ساختار دیگری توانست این مسئله را در زمان formula_5 حل کند.در حالی‌که در مدل ماشین اشاره‌گر نتایج بالا حاصل شده بودند، با تغییر مدل به مدل رَم، پیشرفت‌های بیشتری نیز حاصل شد. برنارد چازل توانست با استفاده از داده ساختاری به نام درخت بازه‌ای فشرده، در formula_6 و با حافظهٔ formula_2 مسئلهٔ شمارش بازه‌ها را حل کند. لازم است ذکر شود که کمی بعد، جوزف جاجا و دیگران توانستند این مسئله را در زمان بهتری نیز حل کنند.تا سال ۲۰۱۵، بهترین الگوریتم‌ها توسط Timothy M. Chan ,Kasper Larsen و Mihai Pătrașcu ارائه شده‌اند که همگی نیز از داده ساختار درخت بازه‌ای فشرده و مدل رم استفاده می‌کنند که در این‌جا ذکر شده‌اند:در حالت قائم، اگر بازه کراندار باشد، با یک مسئلهٔ چهاربعدی مواجه‌ایم. در صورتی که سر یا ته یکی از بازه‌ها بی‌نهایت باشد، مسئله سه‌بعدی خواهد بود و در صورتی که هر دوی آنها بی‌نهایت باشند، مسئله دوبعدی است.جستجوی بازه‌ای پویا.در حالی‌که در جستجوی بازه‌ای ایستا مجموعهٔ S از پیش تعیین شده‌است، در جستجوی بازه‌ای پویا با حذف یا اضافه شدن نقاط مواجه می‌شویم. در نسخهٔ افزایشی این مسئله، تنها مجاز به افزودن اعضا هستیم. برعکس در نسخهٔ کاهش این مسئله تنها حذف اعضا مجاز است. هر دو نسخهٔ افزایشی و کاهشی در زمان formula_14 قابل حل هستند، اما هنوز مشخص نیست که آیا جستجوی بازه‌ای کلی را نیز می‌توان با این پیچیدگی زمانی حل کرد یا خیر.جستجوی بازه‌ای رنگی.مسئلهٔ جستجوی بازه‌ای رنگی زمانی مطرح می‌شود که نقاط داده شده دارای ویژگیهای قابل دسته‌بندی هستند. اگر برای هر دسته یک رنگ در نظر بگیریم، آنگاه صورت مسئله تبدیل به تعداد رنگ‌های موجود در آن بازه می‌شود. در سال ۱۹۹۵، Prosenjit Gupta و سایرین داده ساختاری را مطرح کردند که مسئلهٔ جستجوی بازه‌ای قائم در دو بعد را در زمان formula_15 و با مصرف formula_16 حافظه حل کرد.درخت جستجوی بازه‌ای یک بعدی.فرض کینم در بازه‌ [l,r] به دنبال برگ (راسی از درخت که فرزندی ندارد) با بیشترین مقدار در سمت راست و نیز در سمت چپ هستیم؛ برگ سمت راست را u و چپ را v می‌نامیم.تمام رئوس بین u و v در این بازه قرار میگیرند. اگر u برابر با l و v برابر با r باشد ، آنگاه آن راس و تمام زیر درختش را به بازه اضافه میکنیم (لازم است ذکر شود که درخت ما هریک از انواع درخت دودویی جستجوی متوازن مانند AVL tree و RedBlack tree میتواند باشد). بازه‌ی مورد نظر در زیردرخت [u,v] قرار میگیرد. برای توضیح بیشتر ، فرض کنیم در حال حاضر آخرین راسی که بررسی کرده‌ایم راس z است. اگر از z به سمت چپ بازه (به سمت u) حرکت کنیم ، زیردرخت فرزند چپ را به بازه‌ی کنونی اضافه میکنیم. بالعکس، اگر از z به سمت راست بازه (به سمت v) حرکت کنیم، زیردرخت فرزند چپ را به بازه‌ی کنونی میفزاییم. چون درخت ما یک درخت دودویی جستجوی متوازن است، این عملیات حداکثر به اندازه‌ ارتفاع درخت یعنی formula_17 به طول می‌انجامد.کاربردها.جستجوی بازه‌ای و جستجوی بازه‌ای قائم، علاوه بر هندسهٔ محاسباتی، در سؤالات بازه‌ای خصوصاً در پایگاه‌های داده کاربردهای فراوانی دارند. جستجوی بازه‌ای رنگی نیز در مسائل مبتنی بر داده‌های دسته‌بندی‌شده به‌کار می‌رود. برای مثال مشخص کردن سطرهایی از پایگاه دادهٔ حساب‌های بانکی با جستجوی بازه‌ای مدل می‌شود و مشخص کردن سطرهایی از پایگاه دادهٔ حساب‌های بانکی که متعلق به افراد بین سنین ۲۰ تا ۳۰ است و موجودی حساب آنها بین ۱۰۰۰ تا ۲۰۰۰ دلار است، با جستجوی بازه‌ای رنگی دوبعدی مدل می‌شود که سن و موجودی حساب این دو بعد می‌باشند.