ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
ต้นไม้คาร์ทีเซียน
หากลำดับความสำคัญของแต่ละคีย์ถูกเลือกแบบสุ่มและอิสระเมื่อคีย์ถูกแทรกลงในต้นไม้ต้นไม้คาร์ทีเซียนที่เป็นผลลัพธ์จะมีคุณสมบัติเหมือนกับต้นไม้การค้นหาแบบไบนารีแบบสุ่มต้นไม้คำนวณด้วยการแทรกคีย์ในการปรับเปลี่ยนแบบสุ่มที่เลือกเริ่มต้น จากต้นไม้ที่ว่างเปล่าโดยการแทรกแต่ละอันจะทำให้โครงสร้างของต้นไม้เดิมไม่เปลี่ยนแปลงและแทรกโหนดใหม่เป็นใบของต้นไม้ ต้นไม้การค้นหาแบบไบนารีแบบสุ่มได้รับการศึกษามานานแล้วและเป็นที่รู้จักกันดีว่าเป็นต้นไม้ที่มีการค้นหา (มีความลึกของลอการิทึมสูงมาก) พฤติกรรมที่ดีเช่นเดียวกันนำไปสู่ ​​treaps นอกจากนี้ยังมีความเป็นไปได้ที่อารากอนและซีริดแนะนำให้เปลี่ยนโหนดที่เข้าถึงได้บ่อยๆซึ่งทำให้พวกเขาก้าวไปสู่รากเหง้าของการทรมานและเร่งการเข้าใช้งานในอนาคตสำหรับคีย์เดียวกัน