ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาค
จุดเด่นของต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคคือการเอาออก นำเข้า และการเรียงลำดับของข้อมูลอยู่ตลอดเวลา และการค้นหาแบบ
ทวิภาค (binary search) ทำให้ตัดออกได้เป็นส่วนๆ และใช้เวลาโดยเฉลี่ย O(log n)ความเร็วในการทำงานส่วนมากยังเป็น O(log n) เนื่องจากมีการค้นหาเป็นการค้นหาแบบทวิภาค ซึ่งตัดสิ่งที่เป็นไปไม่ได้ออกครึ่งหนึ่ง ทำให้ทำงานได้รวดเร็ว แต่บางกรณี ที่ต้นไม้ยาว (ยาวสุดคือต่อกันเป็นรายการโยง)
เช่นนี้อาจทำให้ต้นไม้ทำงานช้า ไม่สามารถการันตีประสิทธิภาพได้ นำไปสู่แนวคิดการทำต้นไม้เอวีแอลต่อไป