Изменения
→Сбалансированное дерево поиска
Каждая из функций <tex>range{\_}search(y_{min}, y_{max})</tex> будет работать в худшем случае за <tex>O(\log n)</tex>, отсюда получаем итоговое время выполнения запроса <tex>O(\log^2 n)</tex>. Что касается памяти, то в сбалансированном дереве поиска <tex>O(\log n)</tex> слоев, а каждый слой содержит массивы, содержащие в сумме ровно <tex>n</tex> точек, соответственно вся структура в целом занимает <tex>O(n\log n)</tex> памяти.
Такую структуру данных можно при необходимости обобщить на случай большей размерности. Пусть у нас есть множество точек из <tex>n</tex>-мерного пространства, каждая из которых представляется как <tex>n</tex> координатных чисел: <tex>(\xi_1, \xi_2, ... , \xi_n)</tex>. Тогда, строя дерево поиска по координате <tex>\xi_i</tex>, в каждой вершине будем хранить другое дерево поиска с ключом <tex>\xi_{i+1}</tex>, составленное из точек, лежащих в соответствующем поддереве. В дереве поиска, составленном по предпоследней координате <tex>\xi_{n-1}</tex>, уже не будет необходимости хранить в каждой вершине целое дерево, поскольку при переходе на последнюю координату <tex>\xi_{n}</tex> дальнейший поиск производиться не будет, поэтому в вершинах будем хранить массивы, так же, как и в двумерном случае. Оценим занимаемую память и время запроса: при добавлении следующей координаты асимптотика обеих величин умножается на <tex>\log n</tex>. Отсюда, получаем оценку <tex>O(\log^{n} n)</tex> на время запроса и <tex>O(n\log^{n-1} n)</tex> на занимаемую память. Такой же результат можно получить с помощью [[Сжатое многомерное дерево отрезков|сжатого многомерного дерева отрезков]].
== Квадро дерево ==
== Инкрементальное квадро дерево ==
