はい、この手法はBurrows-Wheeler変換以外のデータ構造の高速化にも応用可能です。例えば、ランレングスエンコーディング（RLE）や、Lempel-Ziv圧縮アルゴリズムなど、データの連続性を利用する圧縮手法においても、同様のランの管理技術を適用することで、クエリ処理の効率を向上させることができます。また、トライ木やサフィックス木などの文字列検索データ構造においても、ランの概念を取り入れることで、検索や挿入、削除の操作を高速化することが可能です。さらに、データベースのインデックス構造においても、ランの管理を通じて、データのアクセス速度を向上させることが期待されます。このように、ランに基づく手法は、さまざまなデータ構造の最適化に寄与する可能性があります。