バイナリサーチと他の検索スキームとの比較は？
バイナリサーチによる並べ替え配列は、挿入と削除が検索と同時に行われる場合、非常に非効率的なソリューションである。

O(n)の時間がかかる。さらに、ソートされた配列は、特に要素が頻繁に配列に挿入される場合、メモリ使用を複雑にする可能性がある。より効率的な挿入と削除をサポートするデータ構造は他にもある。バイナリサーチは、完全一致やセット・メンバーシップ（対象値が値の集合に含まれるかどうかの判定）を実行するために使用できます。より高速な完全一致とセット・メンバーシップをサポートするデータ構造がある。しかし、他の多くの検索スキームとは異なり、バイナリサーチは効率的な近似マッチングに使用することができ、通常はそのようなマッチングを
O(logn)時間で行うことができる。さらに、ソートされた配列に対して効率的に実行できる、最小要素や最大要素を求めるような演算もある。

線形探索：

線形探索は、目的の値を見つけるまですべてのレコードをチェックする単純な探索アルゴリズムである。線形探索はリンクリスト上で行うことができ、配列よりも高速に挿入や削除を行うことができる。バイナリサーチは、配列があらかじめソートされている必要があるが、配列が短い場合を除き、ソートされた配列に対してはリニアサーチよりも高速である。クイックソートやマージソートのような要素の比較に基づくすべてのソートアルゴリズムは、少なくとも
O(nlogn)の比較を必要とする。線形探索とは異なり、バイナリ探索は効率的な近似マッチングに使用できる。最小要素や最大要素を求めるような操作は、ソートされた配列では効率的に行えますが、ソートされていない配列では行えません。

木：

バイナリ探索木は、バイナリ探索に似たアルゴリズムで探索される。
バイナリ探索木は、バイナリ探索の原理に基づいて動作するバイナリ木のデータ構造である。ツリーのレコードはソートされた順序で並べられ、ツリーの各レコードはバイナリサーチに似たアルゴリズムで検索でき、平均対数時間がかかる。挿入と削除もバイナリ探索ツリーでは平均対数時間を必要とする。これは、ソートされた配列の線形時間による挿入や削除よりも高速であり、バイナリツリーは、範囲や近似クエリを含む、ソートされた配列上で可能なすべての操作を実行する能力を保持しています。

しかし、バイナリ探索木は不完全なバランスになる可能性が高く、その結果、バイナリ探索よりも若干性能が悪くなるため、通常はバイナリ探索の方が効率的な探索を行うことができる。これは平衡バイナリ探索木、つまり自分自身のノードのバランスをとるバイナリ探索木にさえ当てはまり、可能な限り少ないレベルの木を生成することはほとんどないからだ。バランスの取れたバイナリ探索木を除き、2つの子ノードを持つ内部ノードがほとんどなく、木のバランスが著しく悪い場合があり、その結果、平均および最悪の場合の探索時間が
n回の比較に近づきます。バイナリ探索木はソートされた配列よりも多くのスペースを必要とする。

バイナリ探索木はファイルシステムで効率的に構造化できるため、ハードディスクに格納された外部メモリでの高速探索に適している。Bツリーは、このツリー構成法を一般化したものである。B-treeは、データベースやファイルシステムのような長期記憶装置の構成によく使われる。

ハッシング：
ほとんどのハッシュテーブル実装では、平均して償却された定数時間しか必要としない。しかし、ハッシュは、次に小さいキー、次に大きいキー、最も近いキーの計算のような近似マッチには役に立たない。バイナリサーチはこのようなマッチに理想的で、対数時間で実行できる。バイナリサーチは近似マッチもサポートする。最小要素や最大要素を見つけるようないくつかの操作は、ソートされた配列では効率的に実行できるが、ハッシュテーブルでは実行できない。

セット・メンバーシップ・アルゴリズム
探索に関連する問題として、セット・メンバーシップがある。バイナリサーチのようにルックアップを行うアルゴリズムであれば、セット・メンバーシップにも使用できる。セット・メンバーシップに特化したアルゴリズムもある。ビット配列は最も単純で、キーの範囲が限られている場合に便利である。ビットの集合をコンパクトに格納し、各ビットがキーの範囲内の1つのキーを表す。ビット配列は非常に高速で、O(1)時間しか必要としない。
Judy配列のJudy1型は64ビットのキーを効率的に扱う。

近似的な結果を得るには、ハッシュに基づくもう一つの確率的データ構造であるブルーム・フィルターが、ビット配列と複数のハッシュ関数を用いてキーをエンコードすることで、キーの集合を格納する。ブルーム・フィルターは、ほとんどの場合、ビット配列よりもはるかにスペース効率がよく、速度もそれほど遅くない。
k個のハッシュ関数では、メンバシップ・クエリに必要な時間は
 O(k)時間しかかからない。しかし、ブルーム・フィルターには誤検出の問題がある。

その他のデータ構造：
検索と、ソートされた配列で利用可能な他の操作の両方において、バイナリサーチを改善するデータ構造が存在する。例えば、検索、近似マッチ、およびソートされた配列で利用可能な操作は、van Emde Boas木、融合木、トライ、ビット配列などの特殊なデータ構造上で、バイナリ検索よりも効率的に実行できる。これらの特殊なデータ構造は通常、ある属性を持つキー（通常は小さな整数であるキー）の特性を利用するため、高速になるだけで、その属性を持たないキーでは時間や空間を消費する。キーの並び順が可能である限り、これらの操作はキーに関係なく、ソートされた配列に対して常に少なくとも効率的に行うことができる。ジュディ配列のようないくつかの構造では、効率と近似マッチングを実行する能力を維持しながら、これを軽減するためにいくつかのアプローチを組み合わせて使用しています。
バイナリサーチによるソート配列は、挿入や削除の操作が検索と同時に行われる場合、非常に非効率的なソリューションとなる。さらに、ソートされた配列は、特に要素が頻繁に配列に挿入される場合、メモリ使用を複雑にする可能性がある。
バイナリサーチは、配列が短い場合を除き、ソートされた配列に対して線形サーチよりも高速である。
バイナリ探索木は不完全なバランスになる可能性が高く、その結果バイナリ探索よりも若干性能が悪くなるため、通常はバイナリ探索の方が効率的な探索を行うことができる。
ハッシュ関数を使用してキーとレコードを対応付けるデータ構造では、レコードのソートされた配列に対するバイナリ検索よりも一般的に高速である。