我是看了简书里的一个作者写的博客，我感觉写的还是挺不错的，在这里做一下学习总结。
我看的博客链接：https://www.jianshu.com/p/570243549e4e
作者：rainple
来源：简书
直接看他写的也可以，以下只是我的总结
要搞懂红黑树需要的知识
这些是在我看那个博客的时候，总结的几点我不懂的知识点，算是查漏补缺吧。懂的大佬直接看链接就好。
- 对二叉树有一定的了解
- 红黑树的特性
- 使用红黑树的好处
- 左旋和右旋
- java中的传值引用（个人觉得有必要了解，不然会懵）
- …大概就这么多吧
- 二叉树
这是一颗完全二叉树。
- 二叉树跟普通的树的区别就是，二叉树中的一个父节点的子树（度）最多为2。
- 也可以给二叉树加上其他特性，也可以说是规定，而这些规定可以让树的复杂度降低。
- 例如，左子节点上的数据要比父节点小，右子节点要比父节点大，（总之节点是根据一定的顺序排放的），这样可以方便查找
- 二叉树的其他概念，一般二叉树、完全二叉树、满二叉树，这些只是二叉树的不同形态而已，能够识别即可。
- 还有前序遍历（父-左子-右子），中序遍历（左子-父-右子），后序遍历（左子-右子-父），层序遍历（从上至下，从左到右），有兴趣的可以了解一下，与本文内容不大
-
红黑树的特性
1、每个节点不是红色就是黑色。
2、根节点为黑色。
3、每个叶子节点都是黑色的。
4、每个红色节点的子节点都是黑色。
5、任意节点，到其任意叶节点的所有路径都包含相同的黑色节点。
在考虑编码实现时，时时刻刻都要考虑是否满足这五条特性，如果不满足，就达不到红黑树的性能了 -
使用红黑树的好处
- 插入和删除时的操作更加少，一般的树都是可以直接插入或删除的，而红黑树一旦插入或删除之后，就会不满足红黑树的特性，这就需要进行一定的平衡操作。
- 红黑树恢复平衡的操作的时间复杂度为 O(log n) ，仅几次左旋或右旋还有变色即可完成操作。
- 平衡的红黑树高度大约log(n)，且最坏情况高度不会超过2log(n)。树的高度越低查询效率越高。
- 左旋和右旋
首先，需要了解的是，左旋和右旋不会破坏二叉树的特性。
这是一个满足左子节点小于父节点，右子节点大于父节点的二叉树
经过右旋操作后 - java中的传值引用
在看了很多算法的博客后，我一直有一个疑问，为什么这个函数可以改变原来的对象的数据
看这个链接的内容就知道了
java的传值方式
学习的重点
插入时的各种情况的处理，删除时各种情况的处理。这些处理过程的思维是最重要，绝大多数算法的学习过程都是这样的，先分析情况，然后使用if,else-if来判断情况，进行处理。
一篇文章让你彻底弄懂红黑树的原理