说明

红黑树听起来挺吓人，但当你看完这篇文章后再加上红黑树在线生成练习几次，就能够轻松拿下。
下面的教程中x代表当前插入的节点，xp，xpp，xppl，xppr，uncle，nephewF(far)，nephewC(close)分别为父节点，祖父节点，祖父节点的左孩子，祖父节点的右孩子，叔叔节点，远侄子节点，近侄子节点。
左旋：逆时针旋转
右旋：顺时针旋转
reBalanceAfterInsert()：我们在插入后会调用此方法进行再平衡
reBalanceAfterDelete()：我们在删除节点后会调用此方法进行再平衡

红黑树的约束

1，根节点必须为黑色。
2，红色节点不能有红色节点的孩子
3，从根节点出发到达叶节点所经过的黑色节点个数相同
4，节点必须为红色或黑色
5，一般插入节点为红色

数据结构

class RBTreeNode{
        boolean red;
        int val;
        RBTreeNode left;
        RBTreeNode right;
        RBTreeNode parent;
 }

查找

红黑树本身就是一种二叉查找树，所以可以进行二分查找。这与AVL树或者BST是一致的。

插入

插入时有几种基本情况，更多复杂的情况都可以转换成基本情况求解（重点）。左右都是镜像对称的。这里采用右边插入为例子。

基本情况1

当前树为空，则要插入的节点就是根节点，因此直接插入并将颜色置为黑。
在这里插入图片描述

基本情况2

要插入的节点的父节点为黑色，此时直接插入节点。因为增加一个红色节点不会影响当前插入路径上黑色节点个数变化。

在这里插入图片描述

基本情况3（三点一线）

当要插入的节点存在祖父节点，且不存在叔叔节点时，判断x和xp的位置关系，再判断xp和xpp的位置关系。如果是三个节点中一条线上时，称为三点一线。此时我们要做的就是以xp为圆心，xpp进行左旋。在左旋完成后将xp与xpp颜色交换（暴力认为xp置为黑色，xpp置为红色）

if(xp.right == x){
	// 再判断xpp
	if(xpp.right == xp){
		// 此时是图中的情况，这里称为三点一线
	}
}

在这里插入图片描述

基本情况4(之字形)

这个情况和基本情况3是类似的。只是结构上不再是三点一线而是一种之字形
处理方式是，将x和xp根据位置情况进行旋转，然后转换成情况3。当x是xp的左孩子时，以x为圆心xp进行右旋。然后形成三点一线状态，此时xp位置就是x了，再以x为圆心，xpp进行左旋，变色即可。
在这里插入图片描述

基本情况5

当uncle存在且为红色时，直接将uncle和xp变为黑色，xpp变为红色，同时再调用reBalanceAfterInsert()判断对剩余树颜色的影响。从图中看到，在xpp变为红色后会进行reBalanceAfterInsert()将根节点xpp染成黑色。
在这里插入图片描述

基本情况6

当uncle存在且为黑色时，只需要以xp为圆心xpp进行旋转并将uncle置为红色即可。图中是先进行了情况5的调整，然后再进行情况6的调整。
在这里插入图片描述