バイナリ検索：また、シーケンステーブルの行の良い順のためのバイナリ検索として知られています。
基本的な考え方：最初のルックアップ所定の値K、テーブル内の中間位置における重要な要素と比較して、等しい場合は、要素の位置が返され;らは、唯一の要素は、中間を見つけるために必要であることを示した場合。前半または要素の後半は、その後、等々、あなたが見つけるまで、狭い範囲で同じ表情で続け、そして。
実装：再帰と非再帰的
1、バイナリ検索ツリー
特徴：サブツリーを残したすべてのノードの値が等しい又は根の値未満です。右側のサブツリーノードは、すべての値よりも大きいかまたは根の値に等しいです。左と右のサブツリーもバイナリ・ソートツリーです。
2、Bツリー：
すなわち、BツリーツリーBツリー、Bすなわちバランス、バランス手段。B-ツリーは、マルチウェイ検索ツリー（必ずしもバイナリがある）---バランスマルチブランチツリーです
m次のBツリーは、次の特性を有しています。
1.ルート・ノードには、少なくとも2人の子供がいます。
2.各中間ノードは、ここで、m / 2 <= K <= M、K-1およびKの子供の要素を含みます
3.各リーフノードは、ここで、m / 2 <= K <= M、要素はK-1を含有します
4.すべてのリーフノードは、同じ層にあります。
5.昇順の各ノードの要素、K-1 kの要素のノードの子パーティションを格納されている要素の正確範囲。
利点：
Bツリーは、同じデータ、より分厚いBツリー、およびBツリー構造は自己均衡を達成することができる場合よりも強い二分木です。
3、B +ツリー
概要：B +ツリーは、ツリーデータ構造であり、nはバイナリソートツリーであり、各ノードは、典型的には、子供、B +ツリーのルートノードを含む、内部ノードとリーフノードを複数有しています。ルートノードがリーフノードであってもよいし、ノードは、二つ以上の子ノードが含まれているかもしれません。
特徴：
1.ツリーのノードk番目の中間要素（BツリーはK-1の要素である）は、kあり含まれる、データの各要素は、すべてのデータがリーフノードに格納され、インデックスにのみ使用、保存されません。
2.すべてのリーフノードは、すべての要素の情報が含まれており、これらの要素は、サイズと順次リンクもたらした大きなキーワードに応じて、レコードへのポインタ、およびリーフノード自体を含んでいます。
2.すべてのリーフノードは、すべての要素の情報が含まれており、これらの要素は、サイズと順次リンクもたらした大きなキーワードに応じて、レコードへのポインタ、およびリーフノード自体を含んでいます。
中間ノードの前記すべての要素は、子ノード、子要素ノード要素内の最大（または最小）に存在します。
図4に示すように、赤黒木
概要：赤黒木（赤黒木）は、自己均衡二分探索木であるコンピュータサイエンスで使用されるデータ構造であり、
特徴：
1.ノードは、赤または黒です。
2.ルートは黒です。
3.各リーフノードは黒空のノード（NILノード）です。
4.各ノードの2つのつの子ノードは黒赤色です。（赤各ルートからリーフまでのすべてのパス上の2つの連続したノードを持つことができません）
任意のノードから各パスの全ての葉に5は、ブラックノードの同じ番号が含ま。
5、ジャンプテーブル
概念：平行鎖に基づくランダム化されたデータ構造、バイナリ検索ツリー（ほとんどの操作はOを必要とするため（平均n）の時間をログ）に匹敵する、と同時アルゴリズムに優しい効率。
アプリケーション：リスト（ジャンプテーブル）をスキップするには、バランスの取れたツリーデータ構造は、デフォルトではキー値に従って昇順です置き換えることができます。多層配布リスト、データのいずれかを登るための乱数0-1決定か否かを、各ノードにフォワードを増加させるアルゴリズムの「時間間隔」でソートされたデータようにリストをスキップポインタは、削除、挿入、あなたは効率を改善するために探しているとき、いくつかのノードが関与することはできません無視することができます。