將逐一插入值所建立的二元搜尋樹或二元堆積畫成圖。對於二元搜尋樹，會顯示走訪順序（前序、中序、後序）、搜尋某個值時比較的節點路徑，以及刪除節點後的形狀。對於堆積，可以確認陣列的第幾個位置放入哪個值，以及取出根節點後的排列。
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高度以只有根節點的樹為 1 來計算（也有以根為 0 的算法）。堆積圖中各節點右上方的小數字，是以根為第 0 個的陣列索引：第 i 個的子節點為第 2i+1 與第 2i+2 個，父節點為第 (i−1)÷2 個（無條件捨去）。
其他輸入維持目前的值，只讓選擇的輸入在目前值的 1/4 到 4 倍之間變化時的結果。紅點是目前的值。
二元搜尋樹是一種二元樹，對任何節點而言，左子樹中的值都小於該節點，右子樹中的值都大於該節點。搜尋時從根節點開始，要找的值較小就往左、較大就往右，因此比較次數不超過樹的高度。插入值時也以相同方式往下走，在走到盡頭的位置接上新節點。以範例「50 30 70 20 40 60 80」會建立高度 3 的樹，60 經過與 50、70、60 的 3 次比較即可找到。
走訪樹中所有節點的順序有：先拜訪節點再走訪左右子樹的前序、依左子樹、節點、右子樹順序的中序，以及走訪完左右子樹後才拜訪節點的後序。以中序走訪二元搜尋樹，值會由小到大排列。後序會先處理子樹，因此用於刪除整棵樹或計算運算式樹（逆波蘭表示法）；前序則用於複製樹等場合。從上層依序拜訪的是層序（廣度優先）走訪。
從二元搜尋樹刪除節點時，若沒有子節點就直接移除，若有 1 個子節點就以該子節點接上原位置。若有 2 個子節點，則將右子樹中最小的值（或左子樹中最大的值）移到該位置，再刪除移出值的原節點。另外，若依序插入已排序的值，樹會只往一側延伸，變得像鏈結串列一樣，搜尋最多需要 n 次比較。為了避免這種情況，會使用每次插入或刪除時調整形狀的 AVL 樹、紅黑樹等平衡二元搜尋樹。
堆積是父節點的值大於等於子節點（最大堆積）或小於等於子節點（最小堆積）的二元樹，其形狀為由上層開始、由左往右填滿節點的完全二元樹。因此，若以根為第 0 個，從上層依序放入陣列，第 i 個節點的子節點就是第 2i+1 與第 2i+2 個，不需要指標即可表示。插入值時放在末端，一邊與父節點比較一邊往上移；取出根節點時，將末端的值移到根，一邊與子節點比較一邊往下移。兩者都只需與樹高成正比的 O(log n) 工作量，因此用於優先佇列與堆積排序。
正確答案：A. 子節點為 a[9] 與 a[10]，父節點為 a[1]
以 a[0] 為根時，a[i] 的子節點為 a[2i+1] 與 a[2i+2]，父節點為 a[(i−1) ÷ 2 無條件捨去]。i = 4 時，子節點為 a[9] 與 a[10]，父節點為 a[(4−1) ÷ 2] = a[1]。以 a[1] 為根時，子節點為 a[2i] 與 a[2i+1]，父節點為 a[i ÷ 2]，因此確認採用哪一種規則很重要。由於堆積是完全二元樹，可以不用指標而以陣列表示，只靠索引計算就能找到父子節點。
正確答案：A. 依升冪（由小到大）排列
在二元搜尋樹中，對任何節點而言，左子樹的值都比該節點小，右子樹的值都比該節點大。因此依左子樹、節點、右子樹的順序走訪，就會由小到大依序拜訪，結果為升冪。依離根部由近到遠排列，是逐層由左往右拜訪的廣度優先（層序）走訪。插入順序雖然會影響樹的形狀，但與走訪的順序並不一致。
正確答案：B. 20, 40, 30, 60, 80, 70, 50
根為50，左子節點為30（其子節點為20與40），右子節點為70（其子節點為60與80）。後序走訪先拜訪左子樹的 20, 40, 30 與右子樹的 60, 80, 70，最後才拜訪根部的50。50, 30, 20, 40, 70, 60, 80 是先拜訪節點的前序走訪，20, 30, 40, … 則是中序走訪的結果。後序走訪用於必須先處理子節點的情況，例如刪除整棵樹，或由算式樹產生後序式。
二元搜尋樹規定了左右子樹的大小關係，適合搜尋任意值。堆積只規定父節點與子節點的大小關係，適合快速取出最大值（或最小值）。要在堆積中尋找任意值，必須檢查整個堆積。
中序走訪會在某節點之前先拜訪其左子樹（全部小於該節點的值），之後再拜訪右子樹（全部大於該節點的值）。這對所有節點都成立，因此整體會由小到大排列。
本工具以層數計算，只有根節點的樹高度為 1。若以從根到最深葉節點的邊數計算，只有根節點的樹高度為 0。考試題目會在題目中說明採用哪一種算法。
日本基本資訊技術士考試等資訊類證照考試，常考依序插入值所建立的二元搜尋樹的形狀與走訪順序、以陣列表示堆積時的索引關係，以及加入值之後陣列的排列。請選擇範例，將圖與陣列的排列和自己的答案比較看看。