到底什么是红黑树？

首先，可以这么简单粗暴的理解，红黑树≈平衡的二叉排序树。
那么很显然，要想弄懂红黑树，得先明白什么是树、二叉树、二叉排序树、平衡树以及不平衡树。下面我们一个个来了解。

1.第一个问题，什么是树？
树是一种数据结构，它是由n（n>=1）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。（如下图所示）
它具有以下的特点：每个结点有零个或多个子结点；没有父结点的结点称为根结点；每一个非根结点有且只有一个父结点；除了根结点外，每个子结点可以分为多个不相交的子树。节点里面可以存储数据，文件等，下图的节点为空，没有存放东西，仅做举例子。

2.第二个问题，什么是二叉树？
二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”和“右子树”。如下图所示

3.第三个问题，什么是排序二叉树？
二叉树指的是一棵树，只有两个孩子，两个分叉，而进一步地，排序二叉树就这棵树的左子树比右子树都要小，就叫排序二叉树。

4.第四个问题，什么是平衡树？什么是不平衡树？
下面的两张图，可以让大家非常直观的观察到，平衡树与不平衡树之间的差别了。

5.那么红黑树是用来干什么的呢？
当向二叉排序树插入元素或者删除元素的时候，导致排序二叉树变得不平衡了，这时候就需要红黑树来解决这个问题来让这棵树变得平衡了。而红黑树正是解决这个不平衡问题而诞生的。

6.那么有的朋友又会问，为什么要解决这个不平衡的问题呢？

这是因为啊，之所以需要二叉排序树，是因为他这里利用了折半查找（也叫二分查找）的思想，所以利用这种数据结构进行查找的时候，查找的速度会非常的快速，如下图所示。在一个存储4，5，6，10，14，15，18的树形结构里面，假设我们要查找14，我们只要先找到10，再找到15，最后就可以找到14，一共只需要查找3次，就可以找到目标节点，假若是按照顺序查找从左到右顺序则要找5次，明显是前者的查找方式比较快。另外，由于这只是比较简短的数据，如果是更大量的数据，则前者的查找方式将会显得更加的快速。

那么现在，回到我们上面的问题，为什么要解决这个不平衡的问题呢？这是因为当二叉排序树不平衡的时候，查找的速度会非常的慢，例如下图一棵不平衡的树所示。当我们如果一棵树的一边及其的不平衡，并且不平衡得像一个线性结构一样（例如下图），下图的左子树几乎变成了线性结构，相当于改变了它原本的树形结构。如此一来，这时候很明显会大幅降低查找速度，所以这时候就需要红黑树根据一定的规则来把不平衡的树变得平衡，从而保持查找的高速度。

7.说了这么久，那到底什么是红黑树呢？
回到本文第一句话，可以这么简单粗暴的理解，红黑树是一种自平衡的二叉排序树。
红黑树具有下面5个规则，符合这5个规则的二叉排序树就是红黑树：
规则一： 所有节点非黑即红，没有其他的颜色
规则二： 根节点都为黑色
规则三： 叶子节点（即空节点）都为黑色
规则三： 每个红色节点的两个子节点都是黑色。
规则四： 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”

举个例子，红黑树如下图所示。

之所以要设置以上几条规则，是为了防止红黑树退化成一条单链表，影响查询效率。Java在JDK1.8中为了防止哈希冲突形成的长单链表，就把单链表转换成红黑树的数据结构，以提升查询的效率。
8.那么如何把一棵不平衡的数，变成红黑树呢？
主要是有两个方法：
1.变色
2.旋转（包括左旋转和右旋转）
（一般来说，先变色，看下符不符合规则，变到没法再变色了，就旋转，旋转看下规则的要求是否需要变色）
红黑树漫画讲得很好