違いは次のとおりです。

構造：融合ツリーは、ビットパーティション化の概念を使用して要素を整理するバランスの取れたツリー構造です。一方、Veb Treeは、可能なキーの範囲をより小さなサブレンジに再帰的に分割することに基づいた階層データ構造です。

サイズ：融合ツリーは、N要素を保存するためにO（n log n）メモリのビットを必要としますが、VebツリーにはO（n）ビットのメモリが必要です。

挿入と削除：融合ツリーは、要素を挿入または削除するためにO（log^2 n）時間を必要としますが、VebツリーはO（log log u）時間を必要とします。ここで、Uはユニバースサイズです。

範囲クエリ：両方のデータ構造は、効率的な範囲クエリをサポートしています。融合ツリーは、O（log^2 n + k）時間の範囲クエリに答えることができます。ここで、kは範囲内の要素の数です。Veb Treeは、O（ログログU + K）時間の範囲クエリに答えることができます。

実装の複雑さ：フュージョンツリーは一般に、Vebツリーと比較して実装するのがより複雑であると考えられています。

私はこれがあなたの質問に答えることを願っています:)
The differences are as follows:

Structure: Fusion tree is a balanced tree structure that uses the concept of bit partitioning to organize the elements. On the other hand, VEB tree is a hierarchical data structure that is based on dividing the range of possible keys into smaller subranges recursively.

Size: Fusion tree requires O(n log n) bits of memory to store n elements, while VEB tree requires O(n) bits of memory.

Insertion and deletion: Fusion tree requires O(log^2 n) time to insert or delete an element, while VEB tree requires O(log log u) time, where u is the universe size.

Range query: Both data structures support efficient range queries. Fusion tree can answer a range query in O(log^2 n + k) time, where k is the number of elements in the range. VEB tree can answer a range query in O(log log u + k) time.

Implementation complexity: Fusion tree is generally considered to be more complex to implement compared to VEB tree.

I hope this answers your question :)