为什么需要红黑树？
二叉查找树
红黑树需要根据二叉查找树的规则生成，那么二叉查找树具备什么特性呢？其特性如下：
- 左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值。
- 右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值。
- 左、右子树也分别为二叉排序树。
二叉查找树的缺点
如果我们在二叉查找树中插入某个值，可能会出现如下一种情况：
这样线性的结构大大影响了查找性能，这是就需要红黑树。
红黑树的特性
红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它在二叉查找树的基础上又具备如下特征：
- 节点是红色或黑色。
- 根节点是黑色。
- 每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）。
- 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)
- 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。
如下图，就是一颗典型的红黑树：
为了满足如上的规则，实现结构的平衡，我们在插入或删除节点的时候，就需要做一些相应的调整。
例如：
1.向原红黑树插入值为14的新节点：
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。
调整方法
变色
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：
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。
实战举栗子
我们以刚才插入节点21的情况为例：
首先，我们需要做的是变色，把节点25及其下方的节点变色：
此时节点17和节点25是连续的两个红色节点，那么把节点17变成黑色节点？恐怕不合适。这样一来不但打破了规则4，而且根据规则2（根节点是黑色），也不可能把节点13变成红色节点。
变色已无法解决问题，我们把节点13看做X，把节点17看做Y，像刚才的示意图那样进行左旋转：
由于根节点必须是黑色节点，所以需要变色，变色结果如下：
这样就结束了吗？并没有。因为其中两条路径(17 -> 8 -> 6 -> NIL)的黑色节点个数是4，其他路径的黑色节点个数是3，不符合规则5。
这时候我们需要把节点13看做X，节点8看做Y，像刚才的示意图那样进行右旋转：
最后根据规则来进行变色：
如此一来，我们的红黑树变得重新符合规则。这一个例子的调整过程比较复杂，经历了如下步骤：
$变色 -> 左旋转 -> 变色 -> 右旋转 -> 变色$
红黑树使用场景
其应用有很多，比如有JDK的集合类TreeMap和TreeSet底层就是红黑树，在Java8中，HashMap也是用到了红黑树。
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