我的前三篇文章讲红黑树的插入介绍完毕，并且也解释了TreeMap的put的源码，接下来我们一起看下remove，红黑树如何删除节点？
该系列已经全部更完，有5篇文章：
【算法】红黑树（二叉树）概念与查询（一）：https://blog.csdn.net/lsr40/article/details/85230703
【算法】红黑树插入数据（变色，左旋、右旋）（二）：https://blog.csdn.net/lsr40/article/details/85245027
【算法】红黑树插入数据的情况与实现（三）：https://blog.csdn.net/lsr40/article/details/85266069
【算法】红黑树删除数据（寻找继承人）（四）：https://blog.csdn.net/lsr40/article/details/85322371
【算法】红黑树删除数据（最后一步，平衡红黑树）（五）：https://blog.csdn.net/lsr40/article/details/86711889
插入节点分为两步，第一步是通过key的大小，来判断插入数据应该加入到哪个位置；第二步就是平衡红黑树
删除节点也分为两步，第一步的通过key找到要删除的节点，然后寻找该节点的继承人，然后删除继承人，第二步就是平衡红黑树。
本篇文章，我们就来讲讲继承人的故事！
今天，我们从代码入手来学习删除！
最开始是调用remove方法，传入要删除的key
//删除方法，remove
public V remove(Object key) {
//通过getEntry方法来寻找要删除的key的节点是否存在，存在就返回该节点，不存在就返回null
Entry<K,V> p = getEntry(key);
if (p == null)
return null;
//将该节点的value作为返回值return出去
V oldValue = p.value;
//进入到删除节点的方法中
deleteEntry(p);
return oldValue;
}然后进入到deleteEntry方法中。
1、会遇到的情况：
总共会遇到3种情况！（以下均用p来代表要删除的那个节点）
情况1：p节点一个子节点也没有
情况2：p节点有且仅有一个子节点
情况3：p节点两个子节点都有
2、对于不同情况的处理
情况1：直接删除该节点
情况2：直接将该节点的唯一的子节点接到该节点的父节点上 ，删除该节点
情况3：找一个继承节点（因为寻找继承节点的方式导致了继承节点一定是情况1或者情况2），把继承节点的值写入p节点，根据情况1或者情况2来处理继承节点。
对于情况1和情况2自然不用多说，很简单。比较麻烦的就是找继承人这个过程到底是怎么找的，为什么要这么找，这么找是否合理？
我这里想先贴上java写的代码！（successor这个方法是TreeMap用来找继承节点的方法）
private void deleteEntry(Entry<K,V> p) {
modCount++;
size--;
// If strictly internal, copy successor's element to p and then make p
// point to successor.
//判断要删除的节点，有两个孩子！！！
if (p.left != null && p.right != null) {
//通过successor继承节点
Entry<K,V> s = successor(p);
//将继承节点的值，放在原来要删除的那个节点的位置
p.key = s.key;
p.value = s.value;
//完全用继承节点替换原来要删除的节点
p = s;
} // p has 2 children
//....这里的代码先省略，先看怎么选继承人
}
/**
* Returns the successor of the specified Entry, or null if no such.
*/
static <K,V> TreeMap.Entry<K,V> successor(Entry<K,V> t) {
//要删除的节点为t，该节点为空，直接返回null
if (t == null)
return null;
//该节点右子节点存在
else if (t.right != null) {
Entry<K,V> p = t.right;
//通过循环，拿到t节点的右孩子p的最左边的节点
while (p.left != null)
p = p.left;
return p;
//否则该节点的右孩子节点不存在
} else {
Entry<K,V> p = t.parent;
Entry<K,V> ch = t;
//通过循环，拿到t节点的第一个向右的父亲
while (p != null && ch == p.right) {
ch = p;
p = p.parent;
}
return p;
}
}先不管其他的，单纯看这段这段代码，它做了是否有右孩子的判断。
如果有，返回的后继节点就如下图：
如果没有，返回的后继节点如下图：
但是这里我又要明确的声明了，我们确实看到deleteEntry方法中，判断要删除的节点p，必须有两个孩子才去寻找继承人，但是successor这个方法却又判断p节点有右孩子和没有右孩子的情况？？？原因是successor这个方法并不是只有在删除的时候用到！在containsValue的方法中也使用到了，而且你认真看下，successor这个方法，是不是寻找比p节点大的数中最小的那个数！那不就是中序遍历吗？？所以再次认真看下containsValue方法，该方法就是使用中序遍历红黑树上的每一个节点的value，判断是否包含。
我想这里应该又会有同学有疑惑，啊，为什么containsValue要使用中序遍历红黑树，明明按照红黑树的遍历方法会更快，为什么要用这种最差的方式遍历？很简单，我们的红黑树是按照key排序的，但是这里是判断value是否包含，没办法用上key的大小来判断value在哪里，所以只能一个个遍历！当然如果是containsKey，肯定就是用红黑树的遍历方式来查询（封装成getEntry方法）
public boolean containsKey(Object key) {
return getEntry(key) != null;
}
public boolean containsValue(Object value) {
for (Entry<K,V> e = getFirstEntry(); e != null; e = successor(e))
if (valEquals(value, e.value))
return true;
return false;
}
//这个方法就是获取红黑树最小的key，也就是中序遍历的第一个值
final Entry<K,V> getFirstEntry() {
Entry<K,V> p = root;
if (p != null)
while (p.left != null)
p = p.left;
return p;
}所以，在删除的时候，寻找继承人，我们只考虑一种情况：
找到的后继节点是右孩子中最左边（小）的那个元素！
可以从两种方向来理解：
1、按照中序的思想，我找的那个值，就是把红黑树上所有值按照从小到大排序之后，p点的后一个值
2、我需要拿一个值来放在当前的p节点上，但是这个继承节点的key值，替换上来之后必须不破坏红黑树的key的大小关系，因此找了比p大的数中（p的右子节点下的数，全部都比p大）最小的一个来替换p
注：其实大家认真想一下，我找p的左子节点的最右边（最大）的值来代替p，不是也没有问题吗？就是从小到大排序后p的前一个值。
我的想法是：如果我是java代码的编写人，successor需要是一个通用的方法，所以我会选择写一个取p点后一个值的方法，因为方法刚好是中序遍历树结构，那么这个方法就也可以用到其他地方，避免我又单独为删除节点去写另一个方法！！（当然这只是我的个人见解，但我觉得是很接近真相的想法）
private void deleteEntry(Entry<K,V> p) {
modCount++;
size--;
// If strictly internal, copy successor's element to p and then make p
// point to successor.
//判断要删除的节点，有两个孩子！！！
if (p.left != null && p.right != null) {
//通过successor继承节点
Entry<K,V> s = successor(p);
//将继承节点的值，放在原来要删除的那个节点的位置
p.key = s.key;
p.value = s.value;
//完全用继承节点替换原来要删除的节点
p = s;
} // p has 2 children
// Start fixup at replacement node, if it exists.
//要删除的节点p有可能没有子节点，或者就只有一个子节点，
//所以replacement要么是p的左子节点，要么是p的右子节点（但是右节点也有可能为空）
Entry<K,V> replacement = (p.left != null ? p.left : p.right);
//所以这里再次判断replacement是否为空，如果为空证明要删除的节点没有子节点
if (replacement != null) {
// Link replacement to parent
//p节点的父节点变成replacement的父节点
replacement.parent = p.parent
//如果p没有父节点，那么p就是根节点，所以replacement就变成根节点
if (p.parent == null)
root = replacement;
//设置完replacement的父节点，还要设置下父节点的左右孩子指向replacement
//如果p是他老爸的左孩子
else if (p == p.parent.left)
//那么replacement也就变成左孩子
p.parent.left = replacement;
else
//否则replacement就是右孩子
p.parent.right = replacement;
// Null out links so they are OK to use by fixAfterDeletion.
//将要删除的p节点全部设置为空，该对象会被JVM回收
p.left = p.right = p.parent = null;
// Fix replacement
// 如果删除的节点颜色是黑色，就会破坏规则5，那么就需要重新平衡
if (p.color == BLACK)
fixAfterDeletion(replacement);
//p节点没有父节点，证明p点是根节点
} else if (p.parent == null) { // return if we are the only node.
root = null;
//否则replacement为空，证明p没有子节点
} else { // No children. Use self as phantom replacement and unlink.
//如果是黑色，就需要重新平衡
if (p.color == BLACK)
fixAfterDeletion(p);
//如果父节点不为空，要设置父节点的对应子节点为空（因为没有孩子可以接到父节点上）
if (p.parent != null) {
if (p == p.parent.left)
p.parent.left = null;
else if (p == p.parent.right)
p.parent.right = null;
p.parent = null;
}
}
}
所以，我做一下总结：
先判断要删除的p点：
（1）、如果有两个孩子，如果有两个孩子，就找继承人，然后将继承人的值写到要删除的那个p的位置上，然后做如下两步判断
（2）、如果没有孩子，直接删除该节点，p.parent指向p节点的引用也去掉
（3）、如果有一个孩子，删除该节点，判断孩子是p的左孩子还是右孩子，把这个孩子对应的接到p的父节点上
所以，下一篇，应该就是红黑树的最后一篇了，我会说明删除节点之后，如何变换！
如果大家能把我的文章一篇一篇看下来（这需要一定的耐心），相信你也会对红黑树有一定的见解！