红黑树概念
特殊的二叉查找树，每个节点上都有存储位表示节点的颜色是红(Red)或黑(Black)。时间复杂度是O(lgn)，效率高。
特性:
（1）每个节点或者是黑色，或者是红色。
（2）根节点是黑色。
（3）每个叶子节点（NIL）是黑色。（只为空(NIL或null)的节点）
（4）如果一个节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的。（黑结点可连续，红结点不能连续）
（5）从一个节点到该节点的子孙节点的所有路径上包含相同数目的黑节点。
定理：一棵含有n个节点的红黑树的高度至多为2log(n+1).
证明：数学归纳法证明其逆否命题“高度为h的红黑树至少有2^(h/2 )-1个结点”
黑结点高度bh(x) >= h/2，所以证明“高度为h的红黑树至少有2^bh(x)-1个黑结点”
红黑树的旋转
左旋
左旋中的“左”，意味着“被旋转的节点将变成一个左节点”。
LEFT-ROTATE(T, x)
y ← right[x] // 前提：这里假设x的右孩子为y。下面开始正式操作
right[x] ← left[y] // 将 “y的左孩子” 设为 “x的右孩子”，即 将β设为x的右孩子
p[left[y]] ← x // 将 “x” 设为 “y的左孩子的父亲”，即 将β的父亲设为x
p[y] ← p[x] // 将 “x的父亲” 设为 “y的父亲”
if p[x] = nil[T]
then root[T] ← y // 情况1：如果 “x的父亲” 是空节点，则将y设为根节点
else if x = left[p[x]]
then left[p[x]] ← y // 情况2：如果 x是它父节点的左孩子，则将y设为“x的父节点的左孩子”
else right[p[x]] ← y // 情况3：(x是它父节点的右孩子) 将y设为“x的父节点的右孩子”
left[y] ← x // 将 “x” 设为 “y的左孩子”
p[x] ← y // 将 “x的父节点” 设为 “y”
右旋
右旋中的“右”，意味着“被旋转的节点将变成一个右节点”。
RIGHT-ROTATE(T, y)
x ← left[y] // 前提：这里假设y的左孩子为x。下面开始正式操作
left[y] ← right[x] // 将 “x的右孩子” 设为 “y的左孩子”，即 将β设为y的左孩子
p[right[x]] ← y // 将 “y” 设为 “x的右孩子的父亲”，即 将β的父亲设为y
p[x] ← p[y] // 将 “y的父亲” 设为 “x的父亲”
if p[y] = nil[T]
then root[T] ← x // 情况1：如果 “y的父亲” 是空节点，则将x设为根节点
else if y = right[p[y]]
then right[p[y]] ← x // 情况2：如果 y是它父节点的右孩子，则将x设为“y的父节点的左孩子”
else left[p[y]] ← x // 情况3：(y是它父节点的左孩子) 将x设为“y的父节点的左孩子”
right[x] ← y // 将 “y” 设为 “x的右孩子”
p[y] ← x // 将 “y的父节点” 设为 “x”
红黑树的基本操作
添加
step1: 二叉查找树插入节点，键值有序。
step2：插入的节点着为"红色"。这样不会违背特性5，需要处理的情况越少。
step3: 旋转或重新着色，调整为红黑树。
实现
RB-INSERT(T, z)
y ← nil[T] // 新建节点“y”，将y设为空节点。
x ← root[T] // 设“红黑树T”的根节点为“x”
while x ≠ nil[T] // 找出要插入的节点“z”在二叉树T中的位置“y”
do y ← x
if key[z] < key[x]
then x ← left[x]
else x ← right[x]
p[z] ← y // 设置 “z的父亲” 为 “y”
if y = nil[T]
then root[T] ← z // 情况1：若y是空节点，则将z设为根
else if key[z] < key[y]
then left[y] ← z // 情况2：若“z所包含的值” < “y所包含的值”，则将z设为“y的左孩子”
else right[y] ← z // 情况3：(“z所包含的值” >= “y所包含的值”)将z设为“y的右孩子”
left[z] ← nil[T] // z的左孩子设为空
right[z] ← nil[T] // z的右孩子设为空。至此，已经完成将“节点z插入到二叉树”中了。
color[z] ← RED // 将z着色为“红色”
RB-INSERT-FIXUP(T, z) // 通过RB-INSERT-FIXUP对红黑树的节点进行颜色修改以及旋转，让树T仍然是一颗红黑树
RB-INSERT-FIXUP(T, z)
while color[p[z]] = RED // 若“当前节点(z)的父节点是红色”，则进行以下处理。
do if p[z] = left[p[p[z]]] // 若“z的父节点”是“z的祖父节点的左孩子”，则进行以下处理。
then y ← right[p[p[z]]] // 将y设置为“z的叔叔节点(z的祖父节点的右孩子)”
if color[y] = RED // Case 1条件：叔叔是红色
then color[p[z]] ← BLACK ▹ Case 1 // (01) 将“父节点”设为黑色。
color[y] ← BLACK ▹ Case 1 // (02) 将“叔叔节点”设为黑色。
color[p[p[z]]] ← RED ▹ Case 1 // (03) 将“祖父节点”设为“红色”。
z ← p[p[z]] ▹ Case 1 // (04) 将“祖父节点”设为“当前节点”(红色节点)
else if z = right[p[z]] // Case 2条件：叔叔是黑色，且当前节点是右孩子
then z ← p[z] ▹ Case 2 // (01) 将“父节点”作为“新的当前节点”。
LEFT-ROTATE(T, z) ▹ Case 2 // (02) 以“新的当前节点”为支点进行左旋。
color[p[z]] ← BLACK ▹ Case 3 // Case 3条件：叔叔是黑色，且当前节点是左孩子。(01) 将“父节点”设为“黑色”。
color[p[p[z]]] ← RED ▹ Case 3 // (02) 将“祖父节点”设为“红色”。
RIGHT-ROTATE(T, p[p[z]]) ▹ Case 3 // (03) 以“祖父节点”为支点进行右旋。
else (same as then clause with "right" and "left" exchanged) // 若“z的父节点”是“z的祖父节点的右孩子”，将上面的操作中“right”和“left”交换位置，然后依次执行。
color[root[T]] ← BLACK
根据被插入节点的父节点的情况，可以将"当节点z被着色为红色节点，并插入二叉树"划分为三种情况来处理。
① 情况说明：被插入的节点是根节点。
处理方法：直接把此节点涂为黑色。
② 情况说明：被插入的节点的父节点是黑色。
处理方法：什么也不需要做。节点被插入后，仍然是红黑树。
③ 情况说明：被插入的节点的父节点是红色。
处理方法：那么，该情况与红黑树的“特性(5)”相冲突。这种情况下，被插入节点是一定存在非空祖父节点的；进一步的讲，被插入节点也一定存在叔叔节点(即使叔叔节点为空，我们也视之为存在，空节点本身就是黑色节点)。理解这点之后，我们依据"叔叔节点的情况"，将这种情况进一步划分为3种情况(Case)。
Case 1 叔叔是红色
(01) 将“父节点”设为黑色。
(02) 将“叔叔节点”设为黑色。
(03) 将“祖父节点”设为“红色”。
(04) 将“祖父节点”设为“当前节点”(红色节点)；即，之后继续对“当前节点”进行操作。
Case 2 叔叔是黑色，且当前节点是右孩子
(01) 将“父节点”作为“新的当前节点”。
(02) 以“新的当前节点”为支点进行左旋。
Case 3 叔叔是黑色，且当前节点是左孩子
(01) 将“父节点”设为“黑色”。
(02) 将“祖父节点”设为“红色”。
(03) 以“祖父节点”为支点进行右旋。
Case 3处理之后，再将节点"120"当作当前节点，就变成了Case 2的情况。
三种情况(Case)处理问题的核心思路都是：将红色的节点移到根节点；然后，将根节点设为黑色。
删除
step1：二叉查找树删除节点。
3种情况：
① 被删除节点是叶节点，直接将该节点删除。
② 被删除节点只有一个子节点，直接删除该节点，并用该节点的唯一子节点顶替它的位置。
③ 被删除节点有两个子节点，先找出它的后继节点，然后把“它的后继节点的内容”复制给“该节点的内容，之后考虑删除“它的后继节点”。 "该节点的后继节点"要么没有儿子，要么只有一个儿子。若没有儿子，则按"情况① "进行处理；若只有一个儿子，则按"情况② "进行处理。
step2：旋转和重新着色修正红黑树。
RB-DELETE(T, z)
if left[z] = nil[T] or right[z] = nil[T]
then y ← z // 若“z的左孩子” 或 “z的右孩子”为空，则将“z”赋值给 “y”；
else y ← TREE-SUCCESSOR(z) // 否则，将“z的后继节点”赋值给 “y”。
if left[y] ≠ nil[T]
then x ← left[y] // 若“y的左孩子” 不为空，则将“y的左孩子” 赋值给 “x”；
else x ← right[y] // 否则，“y的右孩子” 赋值给 “x”。
p[x] ← p[y] // 将“y的父节点” 设置为 “x的父节点”
if p[y] = nil[T]
then root[T] ← x // 情况1：若“y的父节点” 为空，则设置“x” 为 “根节点”。
else if y = left[p[y]]
then left[p[y]] ← x // 情况2：若“y是它父节点的左孩子”，则设置“x” 为 “y的父节点的左孩子”
else right[p[y]] ← x // 情况3：若“y是它父节点的右孩子”，则设置“x” 为 “y的父节点的右孩子”
if y ≠ z
then key[z] ← key[y] // 若“y的值” 赋值给 “z”。注意：这里只拷贝z的值给y，而没有拷贝z的颜色！！！
copy y's satellite data into z
if color[y] = BLACK
then RB-DELETE-FIXUP(T, x) // 若“y为黑节点”，则调用
return y
RB-DELETE-FIXUP(T, x)
while x ≠ root[T] and color[x] = BLACK
do if x = left[p[x]]
then w ← right[p[x]] // 若 “x”是“它父节点的左孩子”，则设置 “w”为“x的叔叔”(即x为它父节点的右孩子)
if color[w] = RED // Case 1: x是“黑+黑”节点，x的兄弟节点是红色。(此时x的父节点和x的兄弟节点的子节点都是黑节点)。
then color[w] ← BLACK ▹ Case 1 // (01) 将x的兄弟节点设为“黑色”。
color[p[x]] ← RED ▹ Case 1 // (02) 将x的父节点设为“红色”。
LEFT-ROTATE(T, p[x]) ▹ Case 1 // (03) 对x的父节点进行左旋。
w ← right[p[x]] ▹ Case 1 // (04) 左旋后，重新设置x的兄弟节点。
if color[left[w]] = BLACK and color[right[w]] = BLACK // Case 2: x是“黑+黑”节点，x的兄弟节点是黑色，x的兄弟节点的两个孩子都是黑色。
then color[w] ← RED ▹ Case 2 // (01) 将x的兄弟节点设为“红色”。
x ← p[x] ▹ Case 2 // (02) 设置“x的父节点”为“新的x节点”。
else if color[right[w]] = BLACK // Case 3: x是“黑+黑”节点，x的兄弟节点是黑色；x的兄弟节点的左孩子是红色，右孩子是黑色的。
then color[left[w]] ← BLACK ▹ Case 3 // (01) 将x兄弟节点的左孩子设为“黑色”。
color[w] ← RED ▹ Case 3 // (02) 将x兄弟节点设为“红色”。
RIGHT-ROTATE(T, w) ▹ Case 3 // (03) 对x的兄弟节点进行右旋。
w ← right[p[x]] ▹ Case 3 // (04) 右旋后，重新设置x的兄弟节点。
color[w] ← color[p[x]] ▹ Case 4 // Case 4: x是“黑+黑”节点，x的兄弟节点是黑色；x的兄弟节点的右孩子是红色的。(01) 将x父节点颜色 赋值给 x的兄弟节点。
color[p[x]] ← BLACK ▹ Case 4 // (02) 将x父节点设为“黑色”。
color[right[w]] ← BLACK ▹ Case 4 // (03) 将x兄弟节点的右子节设为“黑色”。
LEFT-ROTATE(T, p[x]) ▹ Case 4 // (04) 对x的父节点进行左旋。
x ← root[T] ▹ Case 4 // (05) 设置“x”为“根节点”。
else (same as then clause with "right" and "left" exchanged) // 若 “x”是“它父节点的右孩子”，将上面的操作中“right”和“left”交换位置，然后依次执行。
color[x] ← BLACK
前面我们将"删除红黑树中的节点"大致分为两步，在第一步中"将红黑树当作一颗二叉查找树，将节点删除"后，可能违反"特性(2)、(4)、(5)"三个特性。第二步需要解决上面的三个问题，进而保持红黑树的全部特性。
为了便于分析，我们假设"x包含一个额外的黑色"(x原本的颜色还存在)，这样就不会违反"特性(5)"。为什么呢？
通过RB-DELETE算法，我们知道：删除节点y之后，x占据了原来节点y的位置。 既然删除y(y是黑色)，意味着减少一个黑色节点；那么，再在该位置上增加一个黑色即可。这样，当我们假设"x包含一个额外的黑色"，就正好弥补了"删除y所丢失的黑色节点"，也就不会违反"特性(5)"。 因此，假设"x包含一个额外的黑色"(x原本的颜色还存在)，这样就不会违反"特性(5)"。
现在，x不仅包含它原本的颜色属性，x还包含一个额外的黑色。即x的颜色属性是"红+黑"或"黑+黑"，它违反了"特性(1)"。
现在，我们面临的问题，由解决"违反了特性(2)、(4)、(5)三个特性"转换成了"解决违反特性(1)、(2)、(4)三个特性"。RB-DELETE-FIXUP需要做的就是通过算法恢复红黑树的特性(1)、(2)、(4)。RB-DELETE-FIXUP的思想是：将x所包含的额外的黑色不断沿树上移(向根方向移动)，直到出现下面的姿态：
a) x指向一个"红+黑"节点。此时，将x设为一个"黑"节点即可。
b) x指向根。此时，将x设为一个"黑"节点即可。
c) 非前面两种姿态。
将上面的姿态，可以概括为3种情况。
① 情况说明：x是“红+黑”节点。
处理方法：直接把x设为黑色，结束。此时红黑树性质全部恢复。
② 情况说明：x是“黑+黑”节点，且x是根。
处理方法：什么都不做，结束。此时红黑树性质全部恢复。
③ 情况说明：x是“黑+黑”节点，且x不是根。
处理方法：这种情况又可以划分为4种子情况。这4种子情况如下表所示：
(Case 1)x是"黑+黑"节点，x的兄弟节点是红色
(01) 将x的兄弟节点D设为“黑色”。
(02) 将x的父节点B设为“红色”。
(03) 对x的父节点B进行左旋。
(04) 左旋后，重新设置x的兄弟节点。
(Case 2) x是"黑+黑"节点，x的兄弟节点是黑色，x的兄弟节点的两个孩子都是黑色
(01) 将x的兄弟节点设为“红色”。
(02) 设置“x的父节点”为“新的x节点”。
(Case 3)x是“黑+黑”节点，x的兄弟节点是黑色；x的兄弟节点的左孩子是红色，右孩子是黑色的
(01) 将x兄弟节点的左孩子设为“黑色”。
(02) 将x兄弟节点设为“红色”。
(03) 对x的兄弟节点进行右旋。
(04) 右旋后，重新设置x的兄弟节点。
(Case 4)x是“黑+黑”节点，x的兄弟节点是黑色；x的兄弟节点的右孩子是红色的，x的兄弟节点的左孩子任意颜色
(01) 将x父节点颜色 赋值给 x的兄弟节点。
(02) 将x父节点设为“黑色”。
(03) 将x兄弟节点的右子节设为“黑色”。
(04) 对x的父节点进行左旋。
(05) 设置“x”为“根节点”。