1.前言
最近在研究java的HashMap源码，涉及到红黑树的数据结构，看着很是恼火、费劲，所以还是需要先学习一下红黑树，在看源码效果会好点。本篇文章主要是利用一些实例图解了一些简单的过程。同时也是对学习的一些记录。方便以后温习用。
2.2-3树的插入顺序
在看红黑树之前，我们必须先明白什么是2-3树，这对于红黑树的理解有很重要的作用，同时也会对理解B类树也有很大帮助。下面图解的方式演示了插入元素的过程。
图例:
1)蓝色方框为原始元素；
2)绿色方框为新插入元素；
3)棕色实心箭头为插入元素过程，箭头下面为插入的数字，上面的为分析过程；
4)棕色虚线箭头为插入元素的中间过程。
3.红黑树特性
1)节点是红色或黑色。
2)根节点是黑色。
3)每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点) 。
4)从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。(这条是由2-3树属于完全二叉树决定的)。
4.红黑树与2-3树的关系
2-3树中的两元素节点中，左侧节点在红黑树中为红色节点(这是红黑树的约定，也就是不允许出现2-3树中的两元素节点中的右元素不能为红色节点)
5.红黑树涉及到的基本操作
5.1 颜色反转(flipcolor)
5.2 左旋转(leftRotate)
5.3 右旋转(rightRotate)
6 红黑树元素的插入
有上图可以知道，左旋转、右旋转、颜色反转是一个调用链的操作。即:如果插入元素为小于顶级节点，大于红色子节点，所以是从上图第二个开始转换；如果插入元素小于顶级节点并且小于红色节点，也就是上图中的第三个步骤开始转换；如果插入元素大于根部节点，则从上图中第四个开始转换。
7.红黑树分析
1)红黑树与AVL比较
红黑树的最大高度为2log(n)，是AVL平衡二叉树log(n)的二倍，也就是说查询速度要略逊于AVL。那么为什么JDK的HashMap为什么没有用到AVL，而是选择了红黑树，究其根底就是HashMap中并不是单纯的查询操作，还有一份插入操作。也就是做出的一个权衡。
2)红黑树与链表
红黑树虽然能保证黑色节点满足log(n)的要求，但是还有红色节点的存在，极端的情况极有可能退化为链表或者高度极度不平衡的。这也算上红黑树的一个缺点。
