Astfel, din moment ce $T$ este un heap, nodul $v$ cu prioritatea cea mai mare trebuie să fie rădăcina. Cum este şi un arbore binar de căutare, orice nod $u$ cu $cheie(u) < cheie(v)$ se găseşte în subarborele stâng al lui $v$, şi orice nod $w$ cu $cheie(w) > cheie(v)$ se găseşte în subarborele drept.

h2. Avantaje
 
Heapurile şi Arborii Binari de Căutare sunt uşor de implementat şi de înţeles, iar treapurile sunt o combinaţie a acestor două concepte. Astfel, e suficient să fie înţeles invariantul, după care implementarea unui treap se poate face cu uşurinţă în 20 de minute, fără antrenament. De obicei, la structuri ca Arbori Roşu-Negrii trebuie folosite serii de rotaţii stânga şi dreapta complexe şi analizate o mulţime de cazuri, pe când la Treapuri facem doar câte o rotaţie stânga sau o rotaţie dreapta la fiecare pas al algoritmului. Ei nu sunt predaţi pentru că Arborii Roşu-Negrii sau AVL au demonstraţia că merg în $O(log N)$ şi sunt exemple didactice, dar Treapurile, deşi cu o demonstraţie mai grea, sunt mult mai uşori de implementat şi poate şi puţin mai rapizi ca arborii AVL.
 

h2. Operaţii
Costul operaţiilor de mai jos este proporţional cu adâncimea unui nod din Treap. Cu ajutorul probabilităţilor se poate deduce că adâncimea aşteptată a oricărui nod este $O(log N)$, ceea ce implică costul unei operaţii să fie $O(log N)$.

De adăugat: insert, remove, split, join, lookup, rotleft, rotright, print, balance, meld {$O(mlog(n/m))$} - unirea a două treapuri T1 şi T2 fără nicio relaţie de ordine între ele, difference $O(mlog(n/m))$ - din T1 şi T2 rezultă un T care conţine cheile din T1 care nu sunt în T2, interpretarea geometrică.

h2. Avantaje
 
Heapurile şi arborii de căutare sunt uşor de implementat şi de înţeles, iar treapurile sunt o combinaţie a acestor două concepte. Astfel, e suficient să fie înţeles invariantul, după care implementarea unui treap se poate face cu uşurinţă în 20 de minute, fără antrenament. De obicei, la structuri ca arbori roşu negrii trebuie folosite serii de rotaţii stânga şi dreapta complexe şi analizate o mulţime de cazuri, pe când la treapuri facem doar câte o rotaţie stânga sau o rotaţie dreapta la fiecare pas al algoritmului. Ei nu sunt predaţi pentru că arborii roşu negrii sau AVL au demonstraţia că merg în $O(log N)$ şi sunt exemple didactice, dar treapurile deşi cu o demonstraţie mai grea sunt mult mai uşori de implementat şi poate şi puţin mai rapizi ca arborii AVL.

h2. Coding

Vă puteţi uita, ca şi comparaţie, la funcţiile $erase$ sau $balance$ din articolul următor despre arborii "AVL":multe-smenuri-de-programare-in-cc-si-nu-numai#AVL.