为什么要使用红黑树
二叉查找树的缺陷例子 假设初始的二叉查找树只有三个结点，根结点值为9，左孩子值为8，右孩子值为12：
接下来我们依次插入如下五个结点：7,6,5,4,3。依照二叉查找树的特性，结果会变成什么样呢？
这样的二叉树虽然符合二叉查找树的特性，但是查找的性能大打折扣，几乎变成了线性查找
为了解决二叉查找树多次插入新节点导致的不平衡，红黑树便孕育而生。
红黑树介绍
红黑树是一种自平衡的二叉查找树。除了符合二叉查找树的基本特性外，还符合以下特性
- 1、节点是红色或者黑色
- 2、根节点是黑色
- 3、每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL）
- 4、每个红色结点的两个子结点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色结点)
- 5、从任一结点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色结点。
红黑树相关概念
变色
1、原红黑树插入值为14的新结点：
由于父结点15是黑色结点，因此这种情况并不会破坏红黑树的规则，无需做任何调整。
2、向原红黑树插入值为21的新结点：
由于父结点22是红色结点，因此这种情况打破了红黑树的规则4（每个红色结点的两个子结点都是黑色），必须进行调整，使之重新符合红黑树的规则。
为了重新符合红黑树的规则，尝试把红色结点变为黑色，或者把黑色结点变为红色。
下图所表示的是红黑树的一部分（子树），新插入的结点Y是红色结点，它的父亲结点X也是红色的，不符合规则4，因此我们可以把结点X从红色变成黑色：
但是，仅仅把一个结点变色，会导致相关路径凭空多出一个黑色结点，这样就打破了规则5。因此，我们需要对其他结点做进一步的调整。
旋转
左旋转：
逆时针旋转红黑树的两个结点，使得父结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结点，使得父结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：
红黑树的应用
红黑树往往出现由于树的深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁，进而导致效率低下的情况在数据较小，可以完全放到内存中时，红黑树的时间复杂度比B树低。
如linux中进程的调度用的是红黑树
IO多路复用epoll的实现采用红黑树组织管理sockfd，以支持快速的增删改查
ngnix中,用红黑树管理timer,因为红黑树是有序的,可以很快的得到距离当前最小的定时器.
红黑树和B树应用场景有何不同？
两者都是有序数据结构，可用作数据容器。红黑树多用在内部排序，即全放在内存中的，微软STL的map和set的内部实现就是红黑树。B树多用在内存里放不下，大部分数据存储在外存上时。因为B树层数少，因此可以确保每次操作，读取磁盘的次数尽可能的少。 在数据较小，可以完全放到内存中时，红黑树的时间复杂度比B树低。反之，数据量较大，外存中占主要部分时，B树因其读磁盘次数少，而具有更快的速度。
