前言：
2-3树虽然能实现平衡性，但在插入和删除的过程中需要判断插入的节点是2-节点还是3-节点等一系列问题，实现复杂且会增加额外的开销，所以就提出了红黑树（发明者--Sedgewick，1987年）
一.基本概念
1. R-B Tree，全称是Red-Black Tree，又称为“红黑树”，它一种特殊的二叉查找树。红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色，可以是红(Red)或黑(Black)。
2.红黑树的特性：
（1）每个节点或者是黑色，或者是红色
（2）根节点是黑色
（3）叶子节点是黑色
（4）如果一个节点是红色，则它的子节点必定为黑色，且父节点也必定为黑色
（5）从一个节点到该节点的子孙节点所有路径包含相同数目的黑色节点（确保没有一条路径会比其它路径长出两倍）
3.调整平衡的方式？
（1）颜色变换
（2）旋转
二.RBT插入调整
1.无需旋转调整的情况
（1）插入的节点为根节点，将插入节点红染黑，简称rootOver
（2）父节点为黑色，blackParentOver，简称bpOver
2.需要旋转调整的情况，仅仅需要考虑父节点为红色的情况（下面的父节点默认为爷爷节点的左孩子，右孩子情况相反）
（1）叔叔节点为红色，插入节点可左可右；父叔节点染黑，爷节点染红，插入节点回溯至爷节点
（2）叔叔节点为黑色，插入节点为右孩子；左旋父节点，插入节点指向父节点，转化为（3）
（3）叔叔节点为黑色，插入节点为左孩子;父节点染黑，爷爷节点染红，右旋爷节点
3.结论：RBT插入调整最多旋转两次
三.RBT删除调整
1.删除红色节点，不会影响BH，也不会影响到性质4.无需调整，直接删除
2.其它无需调整的情况为
（1）当前节点为根节点，无论root什么颜色，直接染黑（rootOver）
（2）当前节点为红色，将节点染黑，结束，redOver
2. 删除左孩子，分为四种情况：
（1）兄弟节点为红色，兄弟节点染黑，父节点染红，左旋父节点
（2）兄弟节点为黑色，左右侄子都为黑色，兄弟节点染红，X回溯至父节点
（3）兄弟节点为黑色，左侄红，右侄黑，左侄染黑，右侄染红，右旋兄弟
（4）兄弟节点为黑色，左侄随意，兄弟变父节点颜色，兄弟父节点都染黑，左旋父节点
四.插入和删除演示
1.插入
依次插入[12,1,9,2,0,11,7,19,4,15,18,5]
(1)插入12，插入1
（2）插入9
（3）插入2
(4)插入0
（5）插入11
（6）插入7
（7）插入19
（8）插入4
（9）插入15
（10）插入18
（11）插入5
2.删除
占坑...
三.性质分析
性质1：一棵大小为N的红黑树高度不会超过2logN
（最坏的情况是最左边的节点全部是3-节点，而其余为2-节点）
性质2：一棵大小为N的红黑树中，根节点到任意节点的平均长度为~1.00logN
（红黑树保证所有操作运行时间都是对数级别的）
四.红黑树相比AVL树的优势在哪？
红黑树的查询性能略微逊色于AVL树，因为他比avl树会稍微不平衡最多一层，也就是说红黑树的查询性能只比相同内容的avl树最多多一次比较，但是，红黑树在插入和删除上完爆avl树，avl树每次插入删除会进行大量的平衡度计算，而红黑树为了维持红黑性质所做的红黑变换和旋转的开销，相较于avl树为了维持平衡的开销要小得多