有了二叉查找树、平衡树（AVL）为啥还需要红黑树？

序言

二叉查找树的缺点

平衡二叉树

虽然平衡树解决了二叉查找树退化为近似链表的缺点，能够把查找时间控制在 O(logn)，不过却不是最佳的，因为平衡树要求每个节点的左子树和右子树的高度差至多等于1，这个要求实在是太严了，导致每次进行插入/删除节点的时候，几乎都会破坏平衡树的第二个规则，进而我们都需要通过左旋和右旋来进行调整，使之再次成为一颗符合要求的平衡树。

显然，如果在那种插入、删除很频繁的场景中，平衡树需要频繁着进行调整，这会使平衡树的性能大打折扣，为了解决这个问题，于是有了红黑树。

红黑树

红黑树具有如下特点：

1、具有二叉查找树的特点。

2、根节点是黑色的；

3、每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL），也就是说，叶子节点不存数据。

4、任何相邻的节点都不能同时为红色，也就是说，红色节点是被黑色节点隔开的。

5、每个节点，从该节点到达其可达的叶子节点是所有路径，都包含相同数目的黑色节点。

正是由于红黑树的这种特点，使得它能够在最坏情况下，也能在 O(logn) 的时间复杂度查找到某个节点。

不过，与平衡树不同的是，红黑树在插入、删除等操作，不会像平衡树那样，频繁着破坏红黑树的规则，所以不需要频繁着调整，这也是我们为什么大多数情况下使用红黑树的原因。

不过，如果你要说，单单在查找方面的效率的话，平衡树比红黑树快。

所以，我们也可以说，红黑树是一种不大严格的平衡树。也可以说是一个折中发方案。

而关于红黑树的应用，一个非常经典的就是JDK1.8的HashMap中，当链表长度超过8时，就会由链表变成红黑树

小结：

平衡树是为了解决二叉查找树退化为链表的情况，而红黑树是为了解决平衡树在插入、删除等操作需要频繁调整的情况。

资料

二叉查找树、平衡树（AVL）为啥还需要红黑树？

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