红黑树，是一种二叉搜索树，也可以理解为平衡树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是红色或黑色。通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍，因而是接近平衡的。如下图：
红黑树的性质
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每个结点不是红色就是黑色
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根节点是黑色的
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如果一个节点是红色的，则它的两个孩子结点是黑色的
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对于每个结点，从该结点到其所有后代叶结点的简单路径上，均包含相同数目的黑色结点
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每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点)
上面的4点性质用自己的话可以总结为：(性质5不用记)
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结点不是红色就是黑色
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没有连续的红色结点
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每条路径上的黑色结点的数量是一样的
AVL树是通过高度来控制平衡的，是严格平衡的。那如果新插入结点很多那么旋转也是要付出代价的。红黑树通过颜色来控制平衡，但不是严格的平衡，它近似平衡。红黑树也可以达到AVL树的效率。它最长路径不超过最短路径的2倍。
那为什么红黑树的最长路径不超过最短路径的2倍呢？
通过上面的性质，假设我们把红黑树的黑色结点单独抽出来，从跟到叶子黑结点个数为N个
那它最短路径就是长度为N
那它最长的路径可能是一黑一红
那它的长度为2N，所以它的最长路径不超过最短路径的2倍，则其他路径的长度就在N-2N之间。那么红黑树增删查改的效率就在logN-2logN之间，和AVL树的logN差不多了。
红黑树的插入
那么我们插入结点时选择插入黑结点还是红结点呢？
当然是选择插入红结点了。选择插入黑结点那麻烦就大了，那1条路径上就多了1个黑结点，破坏了性质4，代价很大。插入红结点，如果它的父亲结点是黑色则不用调整，拍拍屁股走人，它的父亲是红色那我们在进行后序的处理。
总结一下：
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插入黑色结点一定破坏性质4，调整起来会很麻烦
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插入红结点不一定破坏红黑树的性质，它的父亲结点是红色才进行调整，比插入黑结点调整起来方便。
插入的逻辑：
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找到插入结点的位置
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插入结点
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检测新结点插入后是否破坏了红黑的性质，如果破坏则需要进行处理
因为新插入结点的颜色是红色，若它的父亲结点是黑色不用调整，是红色的话需要对红黑树分情况来讨论。
红黑树调整主要看叔叔结点
下面我们根据叔叔结点的情况来具体看一下。
情况一
以下用p来代表parent结点，c代表cur为新增结点,g代表grandparent结点，u代表uncle结点。
我们还是跟AVL树一样画具象图：
叔叔结点存在且为红
为什么把g变成红色呢？如果g不变成红色，那此时子树上就多了1个黑结点了。
只要我们画出具象图，那面试时手撕红黑树也完全不怂。
当然还有很多种情况，那就给出抽象图：
这种情况下cur在p的左边还是右边都不影响。
情况二
叔叔结点存在且为黑，新增结点是p的左边
这是由情况一变来的，如果u存在那cur一定是黑的，不是新郑结点，这样才满足红黑树的性质。
新增结点是p的右边
情况三
叔叔结点不存在
新增结点在parent的左边
新增结点在parent的右边
总结一下：
以上的情况都是父亲结点在祖先结点的左边，在祖先结点的右边也是相同的处理方法
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叔叔结点存在且为红，把父亲结点和叔叔结点变黑，祖先变红继续向上处理直到祖先是根节点
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叔叔存在为黑，祖孙三代在一条直线上进行单旋，不在则进行双旋
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叔叔不存在，祖孙三代在一条直线上进行单旋，不在则进行双旋
所以2,3的逻辑可以合在一起，分为新增结点在父亲结点的左边还是右边处理。
下面再来简单的说说父亲结点在祖先结点的右边
叔叔存在且为红
此时，cur在p的左边还是右边没有影响。
叔叔存在且为黑
新增结点在父亲结点的右边
新增结点在父亲结点的左边
叔叔不存在
总结一下：
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叔叔存在且为红,u,p变黑，g变红继续向上调，直到g为根结点，最后把g变黑
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叔叔存在且为黑，祖孙3带在一条直线上单旋，折线要双旋
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叔叔不存在，祖孙3带在一条直线上单旋，折线要双旋
红黑树的和AVL树的简单比较
红黑树的删除也是了解，红黑树和AVL树都是高效的平衡二叉树，增删改查的时间复杂度都是O(log2)，红黑树不追求绝对平衡，其只需保证最长路径不超过最短路径的2倍，相对而言，降低了插入和旋转的次数，所以在经常进增删的结构中性能比AVL树更优，而且红黑树实现比较简单，所以实际运用中红黑树更多。
