本篇主要谈谈对红黑树的理解，大家都晓得JDK8中的hashmap底层是数组+链表+红黑树实现的，当面试官问你：为啥要加上红黑树实现呢？？
那我们首先从概念来了解一下：

一、什么是红黑树？

红黑树是一个接近平衡的二叉查找树，也就是说二叉查找树的特性红黑树应该都具备，那么具备哪些特性呢？

左子树小于根节点

右子树大于根节点

左右子树也分别为二叉查找树

换句话就是有序的。那么有什么优点呢？

比如我要插入2，该怎么插入呢？
和5比较，<5，到左侧；和3比较，<3到左侧；和1比较，>1，到1的右侧；
比如查询1呢？该如何查询？其实一思考，查询的过程和插入的过程是一样的，其实也就是二分查找的思想。所查询的次数也就是树的高度。其时间复杂度为logn.
那问题来了，什么是红黑树呢？我们如上举例是一个平衡的二叉树，因为根节点是5。但是当有一个诸如这样的序列：1，4，5，7，8，9那么这个二叉树会变成什么样？

那么时间复杂度就变成了O(N),当数据量足够大的情况下,那速度就可想而知。
所以我们便衍生出了红黑树，一个自平衡的二叉树，除了具备二叉树的特性，还具备以下特性：

每个结点不是红色就是黑色

不可能有两个红色结点相连，每个叶子都是空的黑结点（null），不存储数据

根节点都是黑色root

每个结点，从该结点到其可达叶子结点的所有路径，都包含相同数目的黑色结点

当插入或者删除的时候，红黑树的规则可能就会被打破，那么就得做出一些调整，去维持这些规则。

二、基本操作

1、变色（黑变红，红变黑）

要求：

父节点是红色；

叔父节点也是红色；

变更：

将父节点和叔父节点变为黑色；

爷爷节点变为红色；

把指针指向爷爷节点，变为下一步要操作的结点；

6是想要插入的数值，发现父和叔节点都是红色，则采用变色处理：

2、左旋

要求：

当前父节点是红色；

叔父节点是黑色；

当前的结点是右子树；

指针变化到父节点（未旋转之前的父节点）

上一步已经把指针指向了爷爷节点，我们发现12这个爷爷节点符合左旋的规则，所以进行左旋。
12的父结点变为自己的左结点，自己的左结点给了父节点作为他的右结点。如下图：

3、右旋

要求

当前父节点是红色；

叔父节点是黑色；

当前的结点是左子树；

以爷爷节点右旋；

变更

父节点变为黑色；

爷爷变为红色；

如上例子还未到平衡二叉树，左旋完成之后，将结点指向了操作结点5。5的父节点是红色，叔父节点是黑色，且5是左子树，满足右旋，将爷爷节点变为红色，父节点变为红色，移动位置，如下图：

如上则完成了红黑树的要求。整个变更流程如下图，

分析下来，通过插入一个节点对于红黑树的基本操作有了一个基本的了解。所以其时间复杂度都是接近于logn。

三、为何要用红黑树？

最熟悉的用红黑树的地方就是jdk8对应的hashmap,红黑树其实也是采用的二分法，相比于二叉查找树，可以避免单一链表，腿脚部分的特殊情况的出现。最坏的情况，时间复杂度也就是接近logn。同样的道理，这也是为何不用数组+链表，而又加入了红黑树的原因，也是为了避免链表过长，降低了效率。那为何不直接用红黑树呢？还得加上链表？因为红黑树需要进行左旋，右旋操作，而单链表不需要。

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