1.什么是二叉查找树？
（解释：二叉查找树，二叉搜索树，二叉排序树，三个都是一个意思）
1.左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值。
2.右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值。
3.左、右子树也分别为二叉查找树。
下图中这棵树，就是一颗典型的二叉查找树：
优点：
这种方式正是二分查找的思想，查找所需的最大次数等同于二叉查找树的高度。
在插入节点的时候也是利用类似的方法，通过一层一层比较大小，找到新节点适合插入的位置
缺陷：我们来看二叉查找树的缺陷
很明显地看到二叉查找树变成了一个瘸子，正是如此吗，这样的形态虽然也符合二叉查找树的特性，但是查找的性能大打折扣，几乎变成了线性。
为了解决多次插入新节点而导致的二叉查找树失去平衡，我们来看一下“红黑树”吧！
2.什么是红黑树？
“红黑树”，它一种特殊的二叉查找树。（解释：意思就是说满足二叉查找树的所有特性）（解释：二叉查找树，二叉搜索树，二叉排序树，三个都是一个意思）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)。
红黑树的特点：
1.节点是红色或黑色。
2.根节点是黑色。
3.每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）。
4 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。解析：其实这句话就解释了从根节点到每个叶子节点的路径上，红节点的数目肯定只是小于黑节点的数目（因为根节点和叶子节点都是黑色，而根节点和叶子节点之间的路径可以由红黑交叉，但是红的又不能连续，所以总体来说从根节点到每个叶子节点的路径上，红节点的数目肯定只是小于黑节点的数目）)
5.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。
正是因为这些规则限制，才保证了红黑树的自平衡。红黑树从根到叶子的最长路径不会超过最短路径的两倍。（解析：根据上述说的第5点，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。可以这样算，假设最长的路径是红黑交叉（该最长路径由n个黑和最多n-1个（为什么是最多n-1个，上述第4点已经证明）红组成），而最短的路径是全黑（黑节点为n个））
缺陷：别看上面“红黑树”定义的已经很好了，但是当插入或者删除节点的时候，红黑树的规则有可能被打破。这时候就需要做出一些调整来维持我们的规则
什么情况下会破坏红黑树的规则，什么情况下不会破坏规则呢？我们举两个简单的栗子：
1.向原红黑树插入值为14的新节点：
由于父节点15是黑色节点，因此这种情况并不会破坏红黑树的规则，无需做任何调整。
2.向原红黑树插入值为21的新节点：
由于父节点22是红色节点，因此这种情况打破了红黑树的规则4（每个红色节点的两个子节点都是黑色），必须进行调整，使之重新符合红黑树的规则。 有人心想，把21这个节点变成黑色不就行了嘛，还真的不行，请看上述红黑树第5条的定义，从根节点到每个叶子节点的路径上的黑节点树相等才行）
调整有两种方法：【变色】和【旋转】。而旋转又分成两种形式：【左旋转】和【右旋转】
先说【变色】吧
为了重新符合红黑树的规则，尝试把红色节点变为黑色，或者把黑色节点变为红色。
下图所表示的是上述红黑树的一部分，需要注意节点25并非根节点。因为节点21和节点22连续出现了红色，不符合规则4，所以把节点22从红色变成黑色：
但这样并不算完，因为凭空多出的黑色节点打破了规则5，所以发生连锁反应，需要继续把节点25从黑色变成红色：
此时仍然没有结束，因为节点25和节点27又形成了两个连续的红色节点，需要继续把节点27从红色变成黑色：
接下来说一下【左旋转】
左旋转：
逆时针旋转红黑树的两个节点，使得父节点被自己的右孩子取代，而自己成为自己的左孩子。说起来很怪异，大家看下图：
图中，身为右孩子的Y取代了X的位置，而X变成了自己的左孩子。此为左旋转。
右旋转：
顺时针旋转红黑树的两个节点，使得父节点被自己的左孩子取代，而自己成为自己的右孩子。大家看下图：
图中，身为左孩子的Y取代了X的位置，而X变成了自己的右孩子。此为右旋转。
至于更多详情，可以参考下面的漫画链接：
https://juejin.im/post/5a27c6946fb9a04509096248#comment