ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
ต้นไม้คาร์ทีเซียน
แนวคิดนี้ถูกนำมาใช้โดย Seidel & Aragon (1996) ซึ่งแนะนำให้ใช้ตัวเลขสุ่มเป็นลำดับความสำคัญ โครงสร้างข้อมูลที่เกิดจากการเลือกแบบสุ่มนี้เรียกว่า treap เนื่องจากมีการรวมโครงสร้างการค้นหาแบบไบนารีและคุณลักษณะกองกองไบนารี แทรกเข้าไปใน treap อาจทำได้โดยการใส่กุญแจใหม่เป็นใบของต้นไม้ที่มีอยู่เลือกลำดับความสำคัญของมันแล้วดำเนินการดำเนินการหมุนเวียนต้นไม้ตามเส้นทางจากโหนดไปยังรากของต้นไม้เพื่อซ่อมแซมการละเมิดใด ๆ ทรัพย์สินกองที่เกิดจากการแทรกนี้; การลบในทำนองเดียวกันสามารถทำได้โดยจำนวนคงที่ของการเปลี่ยนแปลงไปยังต้นไม้ตามด้วยลำดับของการหมุนตามเส้นทางเดียวในต้นไม้