CS中的许多数据结构都是二进制的（BST、堆等）。以非二进制形式实现它们的充分理由是什么？例如，每个节点有一个包含3个子节点的堆，等等。
每个节点有两个以上子级的树是一种折衷，因为它们的深度较浅，而每个节点有更多的链接。B树通常用于数据库和文件系统，是每个节点具有多个链接的树结构的经典示例。这种结构非常适合文件系统，因为B树节点的大小可以调整为与文件系统块或集群的大小紧密匹配。
二叉树有相对较大的空间开销。例如，实现集合的二进制搜索树中的节点包含四个字段，key、left和right。由于key是您唯一真正感兴趣的东西，而left和right指针只是为数据结构记账，因此这是2/3的开销。
相比之下，三元搜索树节点将具有五个字段：key1和key2，加上指针left、middle和right。这只是3/5的开销，并且对于较大的节点，开销的相对量会进一步减少。当然，在某些时候，结构会变得太大而无法管理，因此可以从较大的节点中挤出的性能是有限的；这个限制取决于应用程序。
（我甚至没有考虑内存分配造成的开销，内存分配也会随着节点变大而下降。拥有更大节点还有其他原因，例如2-3树比二进制搜索树具有更好的渐近复杂性。）
当操作是二进制的时，您将使用二进制数据结构。当操作是三进制时，您将使用三进制数据结构。二进制数据结构常见的一个原因是大多数操作都是二进制的。例如，如果你想比较4个元素，你可以一次比较2个元素。+,-,*,/也是如此。以Java中的TreeSet或TreeMap为例，它是一棵红黑树。你为它提供了一个比较器，然后你实现了：
compare(T o1, T o2)
这是一个比较2个参数的二进制运算。