数据结构1：红黑树

红黑树是一颗二叉平衡查找树。

一般情况下，二叉查找树的操作执行时间为O(lgn)，但是，在二叉查找树中为有序的数据后，例如递增的全在右子树上，递减的都在左子树上，就会退化成一个具有n个节点的线性链，运行时间就会变成O(n)。红黑树的出现就会使树变的相对平衡，使之时间复杂度稳定在O(lgn)。

使用情况：不断地有数据插入

性质：
每个节点不是红色就是黑色
根节点总是黑色
如果节点是红色，则它的子节点必是黑色的
从根节点到叶节点的每条路径，黑高相同

红黑树的三种修正方式
①变色
②左旋
③右旋

左旋操作：对x左旋,x的右子节点为y
①y的左子节点赋值给x的右节点，并将x赋值给y左子节点（不为空）的父节点。
②x的父节点赋值给y的父节点，并更改父节点的指向（父节点左右子节点为y）。
③将y的左子节点设为x，x的父节点设置为y

右旋操作：对y右旋，y的左子节点为x
①将x的右子节点赋值给y的左子节点，同时将y赋值给x右子节点的父节点
②y的父节点赋值给x的父节点，同时更改父节点的指向（左右子节点为x）
③将x的右子节点设为y，y的父节点设为x

插入操作
①找到插入位置（二叉搜索树）
②判断插入节点是左子节点还是右子节点
③插入节点，修正树
注：第一次插入，不需要调整，只需要把根节点涂黑; 插入节点的父节点是黑色的，不需要调整

修正操作（插入节点的父节点是红色的）
①插入节点的父节点和叔叔节点均为红色
调整：将当前节点的父节点和叔叔节点涂黑，祖父节点涂红，当前节点指向祖父节点继续判断。

②插入节点的父节点是红色，叔叔节点是黑色，且插入节点是父节点的右子节点
调整：将当前节点的父节点作为新的节点，对其进行左旋操作。

③插入节点的父节点是红色，叔叔节点是黑色，且插入节点是父节点的左子节点
调整：将当前节点的父节点涂黑，祖父节点涂红，在祖父节点进行右旋。

根节点涂黑

变色>左旋>右旋

//对x进行左旋操作
public void leftRotate(RBNode<T> x){
    RBNode<T> y=x.right;//左旋操作将x的右节点赋值给y
    //第一步:y的左子节点赋值给x的右子节点,y的左子节点不为空时将x赋值给y左子节点的父节点(即为y)
    x.right=y.left;
    if(y.left!=null){
        y.left.parent=x;
        //???????????
    }
    //第二步:将x的父节点p(非空时)赋值给y的父节点，同时更新p的子节点为y(左或者右)
    y.parent=x.parent;
    if(x.parent!=null){
        if(x.parent.left==x){
            x.parent.left=y;
        }else {
            x.parent.right=y;
        }
    }else {
        this.root=y;//Y为根节点
    }
    //第三步:将y的左子节点设为x,x的父节点设为y
    y.left=x;
    x.parent=y;
}

//对y进行you旋操作
public void rightRotate(RBNode<T> y){
    RBNode<T> x=y.left;
    //1.将x的右子节点赋值给y的左子节点，并且x.right!=null时，将x复制给
    y.left=x.right;
    if(x.right!=null){
        x.right.parent=y;
        ////????????????????
    }
    //2.将y的父节点赋值给x的父节点，同时更新父节点的左右指向
    x.parent=y.parent;
    if(y.parent==null){
        this.root=y;
    }else{
        if(y.parent.left==y){
            y.parent.left=x;
        }else{
            y.parent.right=x;
        }
    }
    //3 x，y的只想
    y.parent=x;
    x.right=y;
}