写在前面
红黑树，对很多童鞋来说，是既熟悉又陌生。学校中学过，只了解大概；工作中不怎么使用，但面试又是重点。每次需要查看红黑树内容时都很难以更生动形象的方式来理解其内容。没错，本文内容就是要解决这个问题，用简单的语言，搭配静图和动图(利用大脑图形记忆方式)，让你对红黑树有更深入的了解和更清晰的记忆，希望小伙伴们再次遇到红黑树的问题不至于头大，建议读该文章姿势: 打开两个页面，一个页面看图片和内容，一个页面看公式，像玩魔方一样，多玩几次就明白了
俺家司令买完东西后，我俩经常会发生这样的一段对话: 司令:你猜我买的这个多少钱？我: 1000司令: 高了我: 500司令: 低了:我: 750...... 直到最后猜中
这样说大家应该已经猜到了是「二分查找法」，通过这个例子我想要引出的是 树，来看图片
程序中的树其实是我们日常看到的树的倒影，或者发挥一下想象，倒影也可以是树根
二叉查找树
二叉查找树，Binary Search Tree 「BST」，要想了解二叉查找树，我们首先看下二叉查找树有哪些特性呢？
- 某节点的左子树节点值仅包含小于该节点值
- 某节点的右子树节点值仅包含大于该节点值
- 左右子树每个也必须是二叉查找树
看个图就轻松理解上面三句话的意思了:
上图，结合二叉查找树的三条约束来看，非常好，没有什么问题。再来看一个图，依旧符合上面三条约束，感觉有问题吗？
- 这是一个走路一米六，一米八的树
- 这是一个畸形的树，大风一挂很可能被折断的树
从程序的角度来说这个树不够平衡，查找次数或时间复杂度 O(h)可能会随着一条腿长无限增长
理科生在高中学习生物时学过一个关键字「去除顶端优势」，通过去除植物顶端优势，侧芽会迅速生长，慢慢变得强壮和平衡， 红黑树其实就是去除二叉查找树顶端优势的解决方案，从而达到树的平衡
红黑树
红黑树，Red-Black Tree 「RBT」是一个自平衡(不是绝对的平衡)的二叉查找树(BST)，树上的每个节点都遵循下面的规则:
- 每个节点都有红色或黑色
- 树的根始终是黑色的 (黑土地孕育黑树根，
