摩尔斯电码的结构是二叉树。

主要应用是二叉搜索树。这是一种数据结构，其中搜索、插入和删除都非常快(大约log(n)次操作)

使用二叉树表示AST的编译器可以使用已知的算法 解析树像海报，有序。程序员不需要提出自己的算法。 因为源文件的二叉树比n元树高，所以构建它需要更多的时间。 以这个生产为例: selstmnt:= "if" "(" expr ")" stmnt "ELSE" stmnt 在二叉树中，它将有3层节点，但n-ary树将有1层(子节点)

这就是为什么基于Unix的操作系统很慢的原因。

二叉树用于霍夫曼编码，它被用作压缩码。 二叉树用于二叉搜索树，它有助于保持数据记录，不需要太多额外的空间。

争论二叉树的性能是没有意义的——它们不是一种数据结构，而是一组数据结构，它们都具有不同的性能特征。虽然不平衡二叉树的搜索性能确实比自平衡二叉树差得多，但对于许多二叉树(如二进制尝试)来说，“平衡”是没有意义的。

二叉树的应用

Binary Search Tree - Used in many search applications where data is constantly entering/leaving, such as the map and set objects in many languages' libraries. Binary Space Partition - Used in almost every 3D video game to determine what objects need to be rendered. Binary Tries - Used in almost every high-bandwidth router for storing router-tables. Hash Trees - Used in torrents and specialized image-signatures in which a hash needs to be verified, but the whole file is not available. Also used in blockchains for eg. Bitcoin. Heaps - Used in implementing efficient priority-queues, which in turn are used for scheduling processes in many operating systems, Quality-of-Service in routers, and A* (path-finding algorithm used in AI applications, including robotics and video games). Also used in heap-sort. Huffman Coding Tree (Chip Uni) - Used in compression algorithms, such as those used by the .jpeg and .mp3 file-formats. GGM Trees - Used in cryptographic applications to generate a tree of pseudo-random numbers. Syntax Tree - Constructed by compilers and (implicitly) calculators to parse expressions. Treap - Randomized data structure used in wireless networking and memory allocation. T-tree - Though most databases use some form of B-tree to store data on the drive, databases which keep all (most) their data in memory often use T-trees to do so.

二叉树比n-ary树更常用于搜索的原因是n-ary树更复杂，但通常不会提供真正的速度优势。

在一个有m节点的(平衡的)二叉树中，从一层移动到下一层需要进行一次比较，并且有log_2(m)层，总共有log_2(m)次比较。

相比之下，一个n元树将需要log_2(n)个比较(使用二叉搜索)来移动到下一层。由于总共有log_n(m)个级别，因此搜索将需要log_2(n)*log_n(m) = log_2(m)个比较。因此，尽管n元树更复杂，但就必要的总体比较而言，它们没有提供任何优势。

(然而，n-ary树在生态位环境中仍然有用。首先想到的例子是四叉树和其他空间划分树，其中每层只使用两个节点划分空间会使逻辑不必要地复杂;以及在许多数据库中使用的b -树，其中限制因素不是在每个级别上进行多少比较，而是一次可以从硬盘加载多少节点)

在现代硬件上，由于糟糕的缓存和空间行为，二叉树几乎总是次优的。这也适用于(半)平衡的变种。如果您发现了它们，则说明性能不重要(或由比较函数主导)，或者更可能是由于历史或无知的原因。