融合ツリーとvan Emde Boas（Veb）ツリーは、両方とも整数キーの連想配列に使用されるツリーデータ構造です。ただし、2つの間にはいくつかの違いがあります。

* Fusion TreeはWの分岐係数を持つBツリーを使用しますが、Vebの木は小さなVeb木の再帰構造を使用します。
*フュージョンツリーは、マシンワードで実行できる一定の時間操作を使用して、Wキーまでのノードを検索しますが、Vebツリーは小さなVebツリーの再帰構造を使用してO（log log m）の時間の複雑さを実現します前任者および後継者の検索操作の場合。
*融合ツリーはO（n）スペースを使用し、O（logw n）時間で検索を実行します。これは、従来の自己バランスのバイナリ検索ツリーよりも漸近的に高速で、wの大きな値のためのVebツリーよりも優れていますが、Vebツリーすべての操作をO（log M）時間で実行します（一定の時間でMビット操作を実行できると仮定）、スペース効率が低い。
* Veb Treeは、順序付けられた連想配列の操作をサポートします。これには、通常の連想配列操作と、FindNextとFindPreviousの2つの注文操作が含まれますが、Fusion Treeはそうではありません。
*野菜の木に関連する定数因子は、特に小さな木の場合、非常に大きくなる可能性があり、値の宇宙は整数でなければなりませんが、フュージョンの木はこれらの制限の対象ではありません。
A fusion tree and a van Emde Boas (vEB) tree are both tree data structures used for associative arrays on integer keys. However, there are some differences between the two:

* A fusion tree uses a B-tree with a branching factor of w, while a vEB tree uses a recursive structure of smaller vEB trees.
* A fusion tree uses a constant-time operation that can be done on a machine word to search a node containing up to w keys, while a vEB tree uses a recursive structure of smaller vEB trees to achieve O(log log M) time complexity for predecessor and successor search operations.
* A fusion tree uses O(n) space and performs searches in O(logw n) time, which is asymptotically faster than a traditional self-balancing binary search tree and better than a vEB tree for large values of w, while a vEB tree performs all operations in O(log M) time (assuming that an M-bit operation can be performed in constant time) and has poor space efficiency.
* A vEB tree supports the operations of an ordered associative array, which includes the usual associative array operations along with two more order operations, FindNext and FindPrevious, while a fusion tree does not.
* The constant factor associated with vEB trees can be quite large, especially for small trees, and the universe of values must be integers, while fusion trees are not subject to these limitations.