ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
ต้นไม้สเปลย์
จุดเด่นของต้นไม้สเปลย์ที่ชัดเจนคือการปรับให้ปมที่เพิ่งถูกใช้บริการขึ้นมาเป็นราก แม้กระทั่งบริการการค้น ซึ่งทำให้การค้นหาข้อมูลที่เพิ่งค้นไปใหม่ๆ นั้นรวดเร็วขึ้น ซึ่งตั้งสมมติฐานที่ว่า ธรรมชาติของการค้นข้อมูลโดยทั่วไป ข้อมูลที่ถูกค้นไม่ได้มีความถี่การค้นเท่ากันหมด แต่ข้อมูลใดที่ถูกค้นเยอะๆ ก็จะมีโอกาสถูกค้นบ่อยๆด้วย ดังนั้นการทำให้ข้อมูลที่ค้นบ่อยๆไปอยู่ตำแหน่งบนๆ ของ splay tree ก็จะทำให้การค้นในอนาคตรวดเร็วมากขึ้นความเร็วที่ใช้ในการทำงานขึ้นอยู่กับว่าข้อมูลที่จะค้นหานั้น ถูกใช้บ่อยหรือไม่ ถ้าถูกใช้บ่อยจะค้นหาได้อย่างรวดเร็ว ถึงอย่างไรก็ดี เนื่องจากต้นไม้ถูกทำให้ค่อนข้างเตี้ย การเข้าถึงข้อมูลโดยถัวเฉลี่ยเมื่อใช้บริการนานๆและข้อมูลหลายๆตัวไม่ซ้ำกัน จะใช้เวลา"โดยถัวเฉลี่ย"เป็น O(log n)