ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
โครงสร้างข้อมูลเซตไม่มีส่วนร่วม
วิธีแรก เรียกว่า "union by height" ใช้แนวคิดว่าให้นำต้นไม้ที่มีความสูงต่ำกว่าไปต่อต้นไม้ที่มีความสูงมากกว่าเสมอเหมือนแนวคิดของ "weighted-union heuristic" ด้วยวิธีนี้จะทำให้ต้นไม้มีความสูงเพิ่มขึ้นก็ต่อเมื่อนำต้นไม้ที่มีความสูงเท่ากันพอดีมายูเนียนกัน และความสูงจะเพิ่มเพียงแค่ 1 ด้วย ดังนั้นเนื่องจากสามารถมีการ"ยูเนียน"ได้เพียง log "n" ครั้ง ความสูงของต้นไม้จึงเป็น log "n" ด้วย ส่งผลให้การดำเนินการทั้ง"ค้นหา" และ"ยูเนียน" ในแต่ละครั้งใช้เวลา O(log "n") สามารถเขียนเป็นรหัสเทียมได้ดังนี้