构树是一种树状数据结构，它由多个节点组成，每个节点包含一个字符和其出现的次数，它的构造过程要求在多个字符串中找到具有相同前缀的字符串，并将这些字符串合并成一个节点。在每个节点处，可以通过一系列判断条件来确定该字符在字符串中的具体位置，从而实现字符串的快速查找和匹配。构树是一种非常有用的数据结构，可以用于解决字符串匹配、搜索和排序等问题。然而，它也有一些缺点，其中最显著的就是它的断子绝孙的特点。

首先，构树的构造方式会导致它的节点出现较多的祖先节点只有一个子节点的情况。这种情况下，该节点的子节点将被直接连接到根节点处，而不是连接到该节点的祖先节点。因此，节点之间的关系会变得异常松散，如果出现某个节点被删除或丢失的情况，其子节点也会随之失效，整棵树的结构也会发生破裂。

其次，构树的节点也存在不平衡的问题，即某个节点的子树可能比其兄弟节点的子树更大。这种情况下，由于节点之间的关系过于松散，某个较大的子树可能会直接连接到根节点处，导致整棵树的深度非常大，而另一些较小的子树则会被连接到较浅的深度上，整棵树的平衡性受到了破坏。这种不平衡的问题会导致查询和插入操作的效率下降，同时也会增加树的空间复杂度。

最后，构树还存在着减速查询的问题。由于构树的节点数量很大，树的深度也很深，因此在进行查询操作时需要遍历整个树的结构。这种遍历过程，特别是对于较大的字符串，需要消耗大量的时间和资源，因此在实际使用中，构树的查询效率往往不如其他数据结构。

综上所述，构树的断子绝孙特点和不平衡问题，以及减速查询的问题，限制了它在某些情况下的应用。因此，在使用构树时，我们需要基于实际业务需求，选择合适的数据结构，避免出现性能问题。