红黑树理解(一） 从2-3树到红黑树

红黑树理解 (一） 从2-3树到红黑树
红黑树理解（二）插入过程图解
红黑树理解（三）变色
红黑树理解（四）左旋
红黑树理解（五）右旋

二叉搜索树(Binary Search Tree)

 二叉搜索树，也叫二叉排序树，简称BST。如果连续升序插入，或者连续降序插入，二叉搜索树就类似于一个链表了，这时的查询也从O($lo{g}_{2}n$)退化到了O(n)。例如：

如何解决二叉搜索树存在的不平衡问题？

在插入数据时，对树进行调整和处理，改变树的根节点。
也就是平衡二叉搜索树，常见的平衡二叉搜索树有AVL树、红黑树。对于AVL和红黑树孰优孰劣，有人认为差不多，有人认为红黑树综合性能比AVL要好，参考：avl 树和 rbtree 差不多。谁好谁不好不重要。本文主要分析红黑树，为将来的HashMap源码分析做铺垫。

红黑树中红色结点有什么特殊含义吗？

红黑树中的红色结点，来源于2-3树。2-3树并不是二叉查找树，而是多路查找树。2-3树中，一个3-Node结点可以拆分成2个2-Node结点，这两个2-Node结点，用一条红色的边连接起来。
 但是BST是没有边的定义的，所以这个颜色只能记录在节点的数据结构中，所以我们把从父节点到子节点的红边会存储在子节点中——将子节点涂成红色，构成红色节点。其他的自然都是黑色节点。 关于2-3树和红黑树的更具体的分析，参考：换个角度彻底理解红黑树。
 

红黑树举例

在https://rbtree.phpisfuture.com/上，可以直接构建一刻红黑树。以文章开头那个倾斜的二叉搜索树为例，看看连续插入8，7，6，5，4，3会得到怎样的红黑树。

可以看到，从根节点到叶子结点，所有路径都只有2个黑色结点（不算叶子结点）。