来源：微信官方账号ytao，
作者ytao
你虐待她上千次，却还是要像对待初恋的红黑树一样对待她。你既高兴又害怕她吗？别担心，通过这篇文章，我希望你会受到前所未有的感动。
红树也是二叉查找树，但它比普通的二叉查找树有更多的特点和条件，每个节点都有红色或黑色的标记。因为它是二进制查找树，所以它具有二进制查找树的所有特征。红树林是一种自平衡的二叉查找树，在插入极端数据条件(正序或闪回)时不会退化为链状数据，可以更高效地在O(log(n))时间内完成搜索、插入和删除操作。
准备
在看这篇文章之前，建议先看我上一篇文章《二叉查找树的解读和实现》，重复的点这里就不解释了，可以更好的帮助大家理解红黑树。00-1010节点为红色或黑色，根节点必须为黑叶节点(协议为空)。从任何节点到叶节点的每条路径上的黑节点数量相等。不允许连续两个节点都是红色的，也就是说父节点和子节点不能都是红色的。
特性
红黑树的搜索方法和上一篇文章描述的原理是一样的，这里不再赘述。我们将使用节点[38，20，55]
查找
红黑树插入和删除可以分为很多情况，相对比较复杂。插入或删除新节点后的树必须满足二叉查找树的上述五个特征，因此需要通过不同的方式调整树。但是普通的操作和普通的二进制查找树操作是一样的。例如，在普通插入中，由于每个节点只能是红色或黑色，我们定义新添加的非根节点的默认颜色为红色。新节点被定义为红色的原因是为了满足特征4(从任何节点到叶节点的每条路径上的黑节点数量相等)，否则，多一个黑节点就会打破规则。
现在将节点10插入树中。
从图中可以看出，父节点15是黑色节点。插入红色节点10不会增加黑色节点的数量，其他规则不受影响。因此，当插入节点的父节点为黑色时，会直接插入树中，不会破坏原有红黑树的规则。
这种情况的代码实现：
节点对象
实施操作
看到这个代码，是不是觉得很熟悉？是的，这是带有颜色限制的最后一篇文章的插入操作。删除也是如此，这里就不赘述了。
00-1010为了更好地分析变色的原因，我们提取了树中的50个节点作为根节点，如图所示：
将节点55添加到树中，得到如图所示的树：
此时55、60为红色节点，不符合红黑树的特征(连续两个节点不允许为红色)。这时，我们需要调整和使用颜色变化。
当父节点60变成黑色时，它不符合红黑树的特征(从任何节点到叶节点的每条路径上的黑色节点数量相等)，因为我们添加了黑色节点60和一个以上的黑色节点。
此时，节点70必须是黑色的，因为原始父节点60是红色的。将节点70变成红色满足节点70的左子树，但是由于节点70变成红色的影响，右子树缺少黑色节点。正如节点90是红色的一样，它可以变成黑色，以满足节点70的右子树要求。
这个特例处理起来比较简单，只需要换个颜色就可以处理。
1?from=pc">这种条件结构的红黑树实现：
旋转
当仅仅通过变色无法解决我们需要满足特性时，我们就要考虑使用红黑树的旋转。旋转在插入和删除中，会频繁用到该操作，为了满足我们的五条特性，通过旋转可以生成一颗新的红黑树，旋转分为左旋转和右旋转。
左旋转
左旋转为逆时针的旋转，类似于把父结点往左边拉（可以这么记忆区分左右旋转的方向），变换如图：
右旋转
右旋转与左旋转出方向相反外，其他都一样，变换如图：
从图中可以看出，旋转后的父子结点，关系对调了，同时子结点的子结点给了父结点。
如果是左旋转，那么父结点会成为旋转结点的左子结点；子结点的左子结点会成为父结点的右子结点。
如果是右旋转，那么父结点会成为旋转结点的右子结点；子结点的右子结点会成为父结点的左子结点。
听起来比较比较拗口，记住一条规则，左小右大，结合上图两个旋转就比较好理解。用代码实现旋转如下：
旋转变色案例应用
在上面结点为38的红黑中插入结点55。应用前面讲解到的变色后，红黑树结构如图：
此时出现不满足红黑树特性（不允许连续两个结点都为红色），这时需要我们将结点50和结点38进行左旋转，得到如下图：
根结点50不符合红黑树特性（根结点必须为黑色）,所以先将根结点变为黑色后。
现在得到的红黑树，又出现违背（任一结点到叶子结点的每条路径上黑色结点数量都相等）特性，高大的汽车右树多一个黑色结点，此时将38，20，15，27颜色改变。
这里经过变色旋转完成了上面这课树的操作红黑树的调整。
由于代码篇幅较大，并没有将全部可能情况都考虑进来。相信理解了红黑树的对编码实现不是太大问题。
总结
红黑树的操作是基于普通二叉查找树上加了红黑树的特性，不管是插入还是删除操作，也就是在普通红黑树上进行旋转变色调整树结构，所以在理解红黑树的时候，主要把握旋转，变色，利用旋转变色来满足红黑树的特性，这也是红黑树的精华所在。懂得其原理和设计思想的话，应用到实际中解决问题确实是很不错的设计。当然，红黑树在实际的操作过程中是多变的，复杂的，要完全掌握还是要花点时间来研究的。