推荐可视化插入、删除节点的二叉树网站：Red/Black Tree Visualization (usfca.edu)

1. 概述

红黑树（Red-Black Tree）是一种自平衡的二叉搜索树（Binary Search Tree）。它在普通二叉搜索树的基础上通过引入额外的颜色属性和一些特定的规则来保持树的平衡，以提供更高效的插入、删除和查找操作。红黑树的时间复杂度也是 O(log N)

2. 特点

二叉搜索树特性：红黑树是一棵二叉搜索树，即左子树中的所有节点的值小于当前节点的值，右子树中的所有节点的值大于当前节点的值。
节点颜色：每个节点被标记为红色或黑色。
根节点和叶子节点：根节点和叶子节点（NIL节点或空节点）都是黑色的。
红色节点规则：不能有两个相邻的红色节点，即红色节点的父节点和子节点都不能是红色节点。
黑色节点规则：从根节点到叶子节点的任意路径上的黑色节点数量是相同的（黑色节点高度相等）。
最长路径和最短路径：红黑树的最长路径不超过最短路径的两倍，保证了树的平衡性。比如：黑黑黑黑黑(5个) 和 红黑红黑红黑红黑红黑(10个)

3. 红黑树与AVL的区别

红黑树（Red-Black Tree）和AVL树都是自平衡的二叉搜索树，它们在保持树的平衡性和提供高效的插入、删除和查找操作方面有相似的目标。然而，它们在实现上有一些区别：

平衡性要求：AVL树要求左右子树的高度差不超过1，而红黑树没有明确的高度差限制，它只要求满足红黑树的五个性质即可。

平衡调整操作：AVL树在插入或删除节点后，可能需要进行更多的旋转操作来保持平衡，以满足高度差限制。而红黑树的平衡调整操作相对较少，通常只需要进行颜色变换和旋转。

维护开销：由于AVL树要求更严格的平衡，它的平衡调整操作相对较多，因此在频繁的插入和删除操作时，AVL树可能需要更多的平衡调整，导致维护开销较大。而红黑树的平衡调整操作相对较少，所以在插入和删除操作频繁的情况下，红黑树通常具有更好的性能。

内存占用：AVL树通常需要额外的平衡因子来记录每个节点的高度差，因此占用的内存空间相对较大。而红黑树只需要一个额外的颜色属性来记录节点的颜色，因此在内存占用上相对更优。

综上所述，AVL树在保持严格的平衡性方面更强，适用于对平衡性要求较高的场景，但在频繁的插入和删除操作下会有较大的维护开销。而红黑树则在平衡性要求相对较宽松的情况下提供较好的性能和较低的维护开销，适用于广泛的应用场景。