1. Zelfbalancerende BST's: Deze datastructuren passen hun structuur automatisch aan tijdens het invoegen en verwijderen om het evenwicht te behouden. Populaire voorbeelden zijn onder meer:

* AVL-bomen: Elk knooppunt slaat een balansfactor op (het hoogteverschil tussen de linker en rechter subboom). De balansfactor moet binnen -1, 0 of 1 blijven. Invoegingen en verwijderingen kunnen rotaties (enkel of dubbel) veroorzaken om de balans te herstellen. AVL-bomen zijn strikt gebalanceerd en bieden gegarandeerde logaritmische tijdscomplexiteit, maar potentieel hogere overhead vanwege de frequente balanscontroles en rotaties.

* Rood-zwarte bomen: Knooppunten zijn rood of zwart gekleurd en het kleurenschema versterkt eigenschappen die voorkomen dat de boom te uit balans raakt. Rood-zwarte bomen zijn minder strikt gebalanceerd dan AVL-bomen, wat in sommige gevallen tot iets minder efficiënte zoektijden leidt, maar ze vereisen over het algemeen minder rotaties, wat resulteert in potentieel betere prestaties voor frequente invoegingen en verwijderingen. Ze worden veel gebruikt in implementaties van standaardsjabloonbibliotheken (STL) zoals `std::map` en `std::set` in C++.

* B-Trees (en varianten zoals B+ Trees): Dit zijn boomstructuren die zijn geoptimaliseerd voor schijfgebaseerde opslag. Ze worden doorgaans niet gebruikt in het hoofdgeheugen, maar zijn uitstekend geschikt voor databases en bestandssystemen waarbij schijf-I/O de dominante kostenpost is. Ze zijn zelfbalancerend en ontworpen om schijftoegang te minimaliseren.

2. Herbalanceringstechnieken (periodiek toegepast): Deze methoden zijn niet zelfbalancerend tijdens elke bewerking, maar brengen de boom opnieuw in evenwicht met tussenpozen of wanneer een bepaalde onbalansdrempel wordt bereikt. Deze aanpak kan minder rekenintensief zijn dan het voortdurend handhaven van het evenwicht, maar kan af en toe leiden tot uitbarstingen van herbalanceringsactiviteiten.

* Day-Stout-Warren-algoritme: Dit algoritme brengt de boom efficiënt opnieuw in evenwicht door een reeks rotaties te gebruiken. Het wordt over het algemeen minder vaak gebruikt dan AVL- of roodzwarte bomen.

* Treap: Een gerandomiseerde BST waarbij elk knooppunt ook een prioriteit heeft. De boom wordt onderhouden in een heap-geordende structuur op basis van prioriteiten, en deze randomisatie helpt aanzienlijke onevenwichtigheden in de loop van de tijd te voorkomen. Ze garanderen geen perfecte balans zoals AVL-bomen, maar bieden goede gemiddelde prestaties met relatief lage overhead.

De juiste techniek kiezen:

De beste techniek is afhankelijk van de specifieke toepassing:

* Hoogfrequente updates en strikte prestatiegaranties: AVL-bomen zijn een goede keuze vanwege hun sterke balansgaranties.

* Hoogfrequente updates met een voorkeur voor lagere overhead: Rood-zwarte bomen bieden een goede balans tussen balans en prestatieoverhead.

* Op schijf gebaseerde opslag: B-Trees (of B+ Trees) hebben de voorkeur.

* Situaties waarin incidentele onevenwichtigheden acceptabel zijn: Herbalanceringstechnieken of Treaps kunnen geschikt zijn, omdat ze potentieel lagere overheadkosten opleveren dan continu zelfbalancerende bomen.

Samenvattend is het balanceren van een BST cruciaal voor het behouden van optimale prestaties. Zelfbalancerende BST's zoals AVL en Red-Black-bomen hebben over het algemeen de voorkeur voor in-memory-toepassingen vanwege hun vermogen om automatisch het evenwicht te bewaren. De keuze hiertussen hangt vaak af van de specifieke prioriteiten (strikte balans vs. lagere overhead). Voor schijfgebaseerde opslag zijn B-trees de industriestandaard.