为什么要提出红黑树的概念?
在前面我们提到的平衡二叉树(AVLTree)，它的最大的作用就是查找、插入和删除，这些操作在AVL树下平均和最坏情况下都是O(logn)。
但是，如果在AVL树中插入或删除节点后，使得高度之差大于1。此时，就不满足AVL的基本性质（左右子树都是AVL树 2.左右子树高度之差的绝对值不超过（-1 / 0 / 1）），也就是说此时AVL树的平衡状态就被破坏，它就不再是一棵二叉树，紧接着，为了让它重新维持在一个平衡状态，就会对其进行左旋或者右旋的处理，来使其再次满足AVL树的性质，
在频繁进行插入/删除的场景中，频繁的旋转操作使得AVL的性能降低。这个时候就有人提出了红黑树的理论。
红黑树
红黑树是一种自平衡的二叉查找树，是一种高效的查找树。它是由 Rudolf Bayer 于1978年发明，在当时被称为平衡二叉 B 树(symmetric binary B-trees)。后来，在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的红黑树。
红黑树是具备了某些特性的二叉搜索树，能解决非平衡树问题，红黑树是一种接近平衡的二叉树，通过牺牲AVL树要求的严格平衡，换取插入/删除时少量的旋转操作，整体性能优于AVL，它可在 O(logN) 时间内完成查找、增加、删除等操作。
即使在红黑树上插入数据会引起树的不平衡，但是不超过两次旋转就可以解决；删除时的不平衡，不超过三次旋转就能解决。
红黑树规则
- 红黑树首先是一个二叉搜索树，满足二叉搜索树的性质；
- 红黑树每个节点增加了一个存储位记录节点的颜色，或红或黑；
- 通过任意一条从根到叶子简单路径上颜色的约束，红黑树保证最长路径不超过最短路径的二倍。
- 红黑树的叶子节点是null节点（空节点）且为黑色；
- 同一路径，不存在连续的红色节点。
红黑颜色规则
- 节点不是黑色，就是红色（非黑即红）；
- 根节点一定为黑色；
- 叶子节点为黑色是NULL节点，且颜色为黑色；
- 根到叶子的所有路径，不可能存在两个连续的红色节点，也就是说如果一个节点为红色，则其两个子节点必须是黑色；
- 每个节点到叶子节点的所有路径，都包含相同数目的黑色节点（相同的黑色高度）
注意：这并不满足红黑树要求
因为并没有画出叶子结点，添加叶子结点图如下：
- 从25到1号叶子结点，是需要经过4个黑色节点的，而到2号叶子结点只需要3个黑色节点，这是不满足最后一点（每个节点到叶子节点的所有路径，都包含相同数目的黑色节点（相同的黑色高度））的，所以他不是一个红黑树节点。
红黑树的应用
- Java中，TreeMap、TreeSet都使用红黑树作为底层数据结构
- JDK 1.8开始，HashMap也引入了红黑树：当冲突的链表长度超过8时，自动转为红黑树
- Linux底层的CFS进程调度算法中，vruntime使用红黑树进行存储。
- 多路复用技术的Epoll，其核心结构是红黑树 + 双向链表。
红黑树和AVL树的比较
- AVL树的时间复杂度虽然优于红黑树，但是对于现在的计算机，cpu太快，可以忽略性能差异
- 红黑树的插入删除比AVL树更便于控制操作
- 红黑树整体性能略优于AVL树（红黑树旋转情况少于AVL树）
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