目录

红黑树简介

红黑树框架构建

构造函数       析构函数

四种旋转逻辑（左单旋，右单旋，左右双旋，右左双旋）

左右双旋与右左双旋

左单旋

右单旋

红黑树的插入 Insert

插入节点的颜色

红黑树插入的三种情况

代码编写

插入完整代码

红黑树的删除 Erase

1. 当删除节点有两个孩子

2. 当删除节点有一个孩子

3. 当删除节点没有孩子（叶子节点）

3.1 该节点为红色节点

3.2 该节点为黑色节点

结语

---

红黑树简介

首先我们来聊一聊红黑树是什么

在之前的学习中，我们了解到了二叉搜索树，AVL树

二叉搜索树的特性是左子树  <  根  <  右子树，但是二叉搜索树也有缺点，就是如果处在极端情况下，那么二叉搜索树的效率就和链表差不多

为了解决这个问题，我们学习了AVL树，这棵树是通过旋转来控制树的高度，以此来达到绝对平衡的目的，也就是任何一棵子树，左右高度差都不会超过1

但是这也伴随着一个问题就是，如果我们每一次插入，都判断、旋转，这样子的效率固然是高，但是有没有更好的办法，让其在保持高度平衡的同时，尽量减少旋转的次数

这时候我们就引出了我们的红黑树

AVL树是通过平衡因子来控制树的高度的，而红黑树是一种通过颜色控制高度的树

红黑树有以下四条规则：

1. 每个结点不是红色就是黑色
2. 根节点是黑色的
3. 如果一个节点是红色的，则它的两个孩子结点是黑色的
4. 每条路径均包含相同数目的黑色结点 

红色节点是不能与黑色节点相连的，并且，每条路径都有相同黑色节点，这点非常重要

我们来思考一下，为什么通过颜色，就能控制住树的高度，还有就是这样子是否真的能保证树的平衡

注意看，上图是最极限的情况（高度），因为两边都不能再加黑色节点了，每条路径都只有两个黑色节点，如果再加节点的话，在（根节点的）右子树加那么高度就没有差那么多了，不是最极限的情况，如果在（根节点的）左子树插入节点的话，就只能插入黑色的节点，但是单在左树上插入黑色节点，那么其他路径的黑色节点和这个的就不一样了，所以就需要旋转，这样就控制住了高度

而且，红黑树要求的不是绝对的平衡，而是一种相对平衡

他不像AVL树，一有不平衡就旋转，他会到真的不得已了才旋转，旋转次数下来了，效率就高了，并且红黑树还能保持树的高度平衡

所以，在库里面的set、map封装都是拿红黑树做的底层

红黑树框架构建

首先，我们的红黑树是通过颜色控制的，所以我们可以写一个联合体enum，我们后面就可以直接写对应颜色的名字，这样代码的可读性也会提高

enum Colour
{
	RED,
	BLACK
};

然后我们还需要写一个红黑树的节点类，因为一个节点里面要存指针，存联合体，存pair类型的数据，所以我们就只能写一个类，然后将这个类做为红黑树的成员变量

template<class k, class v>
struct RBTreeNode
{
	RBTreeNode<k, v>* _left;// 左指针
	RBTreeNode<k, v>* _right;// 右指针
	RBTreeNode<k, v>* _parent;// 父节点
	Colour _col;// 颜色
	pair<k, v> _data;// 数据

	RBTreeNode(const pair<k, v>& data)
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		, _data(data)
	{}
    // 这里的颜色不需要初始化，我们后面插入节点的时候才初始化
};

最后，我们还需要将这个节点类做为红黑树的成员变量，当然我们在这之前还可以对其typedef一下，可以将其直接typedef成Node，这样我们也好写

然后红黑树这个类需要的是一个节点指针，这个指针指向根节点

template<class K, class V>
class RBTree
{
	typedef RBTreeNode<K, V> Node;
public:

private:
	Node* _root;
};

构造函数       析构函数

由于我们的成员变量是一个类，默认生成的构造函数会调用这个类的构造，所以我们并不需要显示写构造，所以写不写其实一样

但是考虑到有些人会喜欢加上拷贝构造，那我们就需要强制编译器生成一个构造函数

// 强制编译器生成构造
RBTree() = default;

至于析构的话，我们直接写一个递归即可

先递归左子树，然后是右子树，最后删除当前节点即可，至于递归出口就是，当该节点为空，就退出

当然我们可以写一个函数来完成这个递归的逻辑，最后在函数结束后，我们再将这个根节点置空

~RBTree()
{
	Destroy(_root);
	_root = nullptr;
}

void Destroy(Node* root)
{
	if (root == nullptr)return;

	Destroy(root->_left);
	Destroy(root->_right);
	delete root;
}

四种旋转逻辑（左单旋，右单旋，左右双旋，右左双旋）

左右双旋与右左双旋

我们在AVL树中，之所以要单独实现这个逻辑，是因为双旋之后的平衡因子需要我们另外去控制

但是我们在红黑树中并没有平衡因子这个概念，而且我们颜色的控制还是统一在旋转完之后控制的

所以我们并不需要显示实现双旋，要实现双旋只需要将把两个单旋直接拿来用即可

左单旋

左单旋的代码如下：（解析在代码下面）

//左单旋
void RotateL(Node* parent)
{
    ///
    
	Node* curR = parent->_right;
	Node* curRL = curR->_left;
	Node* Parentparent = parent->_parent;
 
	//旋转逻辑
	parent->_right = curRL;
	curR->_left = parent;
 
    ///
 
	//处理parent
	if (curRL)curRL->_parent = parent;
	parent->_parent = curR;
 
    ///
 
	if (!Parentparent)
	{
		_root = curR;
		curR->_parent = nullptr;
	}
	else
	{
		if (Parentparent->_left == parent)
			Parentparent->_left = curR;
		else
			Parentparent->_right = curR;
 
		curR->_parent = Parentparent;
	}
 
    ///
}

这代码其实很简单，不要将其想得太复杂，首先我们是先将三个节点定义了出来

其中第三个是parent的_parent，我们将其命名为Parentparent

然后将curRL变成parent的右节点

然后parent自己成为curR的左节点

因为本来就是curR那边多出来了，我们旋转一下之后，parent下去了，那么自然就平衡了

（上述为第一块代码区域）

而后面的代码就都是在干一件事：找父节点

因为我们的节点是有三个指针的，一个左，一个右，一个parent

我们接下来解决的就是parent指针的指向

首先是curRL，因为我们不确定其是否为空，所以我们需要判断一下，如果存在，再让其的parent指针指向parent

（上述为第二块代码区域）

然后是parent，parent的_parent指针指向的是curR

最后是curR，我们无法确定Parentparent是否为空，因为如果parent节点旋转之前是根节点呢

所以我们就加了一条判断逻辑（如果为空，就直接让curR做根节点，并将curR的parent节点置空）

然后，如果Parentparent不为空，因为Parentparent还指向着parent节点，所以我们就直接判断curR是要链接在Parentparent的左边还是右边

最后让curR的parent指针指向Parentparent

（上述为第三块代码区域）

右单旋

右单旋其实就是左单旋的镜像处理，代码如下：

// 右单旋
	void  RotateR(Node* parent)
	{
		Node* subL = parent->_left;
		Node* subLR = subL->_right;

		parent->_left = subLR;
		if (subLR)
			subLR->_parent = parent;

		Node* parentParent = parent->_parent;

		subL->_right = parent;
		parent->_parent = subL;

		if (parentParent == nullptr)
		{
			_root = subL;
			subL->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (parent == parentParent->_left)
			{
				parentParent->_left = subL;
			}
			else
			{
				parentParent->_right = subL;
			}

			subL->_parent = parentParent;
		}
	}

红黑树的插入 Insert

插入节点的颜色

1. 每个结点不是红色就是黑色
2. 根节点是黑色的
3. 如果一个节点是红色的，则它的两个孩子结点是黑色的
4. 每条路径均包含相同数目的黑色结点 

这里我们需要明白的一个点是，我们插入的节点是要什么颜色的

颜色就分为红色和黑色

如果我们插入黑色呢？

只要我们插入黑色，那就必须要调整，因为规则 4 是：每条路径上的黑色节点数量都需要相同

但是我们插入了黑色节点之后，就破坏了规则 4 ，所以就必须要进行处理

但是如果我们插入的是一个红色节点

当我们为红色节点的时候，如果父节点为黑色，那么我们就可以直接插入，并不需要做任何调整，因为并没有违反任何一条规则

但是如果我们的父节点是红色，那就违反规则 3 了，这时候才需要做出相应的调整

我们试想一下，插入黑色节点，就必须要调整，但是如果我们插入红色节点的话，如果父节点也是红才需要调整

就像是你考差了，你拿给爸爸那就肯定要挨顿打，但是如果拿给妈妈看，说不定妈妈心情好，就不会打，说不定看你这么差，就打你一顿

既然选爸爸一定会，选妈妈可能会，那我们肯定还是选妈妈嘛，说不定呢

综上，我们插入的节点颜色为红色

红黑树插入的三种情况

1. 每个结点不是红色就是黑色
2. 根节点是黑色的
3. 如果一个节点是红色的，则它的两个孩子结点是黑色的
4. 每条路径均包含相同数目的黑色结点 

由于我们插入的节点为红色，那么就只有当父节点为红色的时候，才会进入调整的逻辑，所以父节点肯定是红色的

根据规定 2，根节点是黑色的，那既然父节点为红，那上面就一定还有一个爷爷（grandpa）节点（黑色）

那现在就是爷爷节点为黑，父节点和新插入节点为红，就只有一个叔叔（uncle）节点是不确定的

目前情况如上

而叔叔节点分三种情况：为红色、为黑、不存在

1. 叔叔节点为红

如果叔叔节点为红色的话，那就意味着，我们是不需要旋转控制的，因为如果叔叔为黑，父亲和新插入节点都为红，那么父亲和新节点下面就必然有黑色节点，所以新插入的节点其实并不是新插入的，而是其他情况变过来的

但是如果叔叔也为红，那就不会有这种情况，我们只需要变色处理即可

具体就是将父节点和叔叔节点变黑，然后新插入节点还是红色，爷爷节点变红即可

2. 叔叔节点不存在

如果叔叔节点不存在的话，那我们就必须要旋转了

这种情况就是旋转 + 变色

3. 叔叔节点为黑

叔叔节点为黑的话，那也是必须要旋转的

而且，这种情况一定是上面的情况变过来的，因为如果叔叔为黑，那么父节点和新插入节点为红，就不满足每条路径都只有一个黑色节点的规则，所以，父节点的另一个孩子节点一定为黑，并且新插入节点也一定有两个孩子节点且为黑

但是这时候新插入节点和父节点都为红色啊，所以就一定是其他情况变过来的

代码编写

关于红黑树的插入，我们在插入之前，需要先判断一下根节点是否为空，如果为空，就证明这是一棵空树，我们直接new一个节点给根，然后退出即可

接着需要查找一下这个值在不在红黑树里面，如果在的话，我们就没有插入的必要了

bool Insert(const pair<K, V>& data)
	{
		if (_root == nullptr)
		{
			_root = new Node(data);
			_root->_col = BLACK;
			return true;
		}

		Node* cur = _root;
		Node* parent = nullptr;

		while (cur)
		{
			if (cur->_data.first < data.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (cur->_data.first > data.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else
				return false;
		}

如果能走到下面的逻辑，就证明我们已经找到待插入的位置了，我们只需要做三件事：

1. new一个新节点
2. 将这个节点的_parent指针与parent的孩子指针处理好
3. 新节点颜色设置为红色

cur = new Node(data);
cur->_col = RED;

if (cur->_data.first < parent->_data.first)
	parent->_left = cur;
else
	parent->_right = cur;
cur->_parent = parent;

接着就是颜色改变与旋转的逻辑了

首先，我们的父节点为黑色的话，是不需要进入这个逻辑的，直接插入节点就好，不需要任何调整

然后当我们进入循环，代表着父节点一定为红

这时候就要开始分情况了，叔叔节点在爷爷节点的左边、叔叔节点在爷爷节点的右边

这是两种情况，代表着（右单旋、左右双旋）和（左单旋、右左双旋）

接着我们就是进入判断叔叔的环节了，我们先把代码实现一下：

while (parent && parent->_col == RED)
{
	Node* grandpa = parent->_parent;

	if (grandpa->_left == parent)
	{
		// parent 在爷爷节点左边
	}
	else
	{
		// parent 在爷爷节点右边
	}
}

然后叔叔又分三种情况：

1. 叔叔为红
2. 叔叔不存在
3. 叔叔为黑

这里的话，叔叔为黑与不存在可以当成是一种情况，因为这两种情况都是要旋转

并且不管叔叔在不在，最后变色都不需要叔叔来变色

我们看上图，两种情况都是爷爷变红，父节点变黑

而同时，也还有另一种情况，就是双旋的问题，这个其实比较简单，就是新插入节点在父节点的右或左的问题，如果父节点在爷爷的左，新插入节点在父亲的左，那就是右单旋

如果新插入节点在父亲的右，那就是左右双旋，父节点在爷爷右的情况镜像处理即可

这两个唯一的区别就在于：

双旋是新插入节点变黑，爷爷变红

单旋是父节点变黑，爷爷变红

代码如下：

while (parent && parent->_col == RED)
{
	Node* grandpa = parent->_parent;

	if (grandpa->_left == parent)
	{
		// parent 在爷爷节点左边
		Node* uncle = grandpa->_right;

		if (uncle && uncle->_col == RED)
		{
			uncle->_col = parent->_col = BLACK;
			grandpa->_col = RED;

			cur = grandpa;
			parent = cur->_parent;
		}
		else
		{
			if (cur == parent->_left)
			{
				// 单旋的逻辑
				RotateR(grandpa);
				parent->_col = BLACK;
				grandpa->_col = RED;
			}
			else
			{
				// 双旋的逻辑
				RotateL(parent);
				RotateR(grandpa);
				cur->_col = BLACK;
				grandpa->_col = RED;
			}
			break;
		}

	}
	else
	{
		// parent 在爷爷节点右边
		Node* uncle = grandpa->_left;
		if (uncle && uncle->_col == RED)
		{
			grandpa->_col = RED;
			uncle->_col = parent->_col = BLACK;

			cur = grandpa;
			parent = cur->_parent;
		}
		else
		{
			if (cur == parent->_right)
			{
				RotateL(grandpa);
				grandpa->_col = RED;
				parent->_col = BLACK;
			}
			else
			{
				RotateR(parent);
				RotateL(grandpa);
				grandpa->_col = RED;
				cur->_col = BLACK;
			}
			break;
		}
	}
}

当我们颜色调节和旋转的逻辑处理好之后，我们只需要再让根节点变成黑色即可

因为我们在颜色调节过程中可能会将根节点调整成红色的，比如情况一

这时候我们以防万一，就需要加上这一步，最后return true即可

_root->_col = BLACK;
return true;

插入完整代码

bool Insert(const pair<K, V>& data)
{
	if (_root == nullptr)
	{
		_root = new Node(data);
		_root->_col = BLACK;
		return true;
	}

	Node* cur = _root;
	Node* parent = nullptr;

	while (cur)
	{
		if (cur->_data.first < data.first)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else if (cur->_data.first > data.first)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else
			return false;
	}

	cur = new Node(data);
	cur->_col = RED;

	if (cur->_data.first < parent->_data.first)
		parent->_left = cur;
	else
		parent->_right = cur;
	cur->_parent = parent;


	Node* newone = cur;// 提前记录值以便返回

	while (parent && parent->_col == RED)
	{
		Node* grandpa = parent->_parent;

		if (grandpa->_left == parent)
		{
			// parent 在爷爷节点左边
			Node* uncle = grandpa->_right;

			if (uncle && uncle->_col == RED)
			{
				uncle->_col = parent->_col = BLACK;
				grandpa->_col = RED;

				cur = grandpa;
				parent = cur->_parent;
			}
			else
			{
				if (cur == parent->_left)
				{
					// 单旋的逻辑
					RotateR(grandpa);
					parent->_col = BLACK;
					grandpa->_col = RED;
				}
				else
				{
					// 双旋的逻辑
					RotateL(parent);
					RotateR(grandpa);
					cur->_col = BLACK;
					grandpa->_col = RED;
				}
				break;
			}

		}
		else
		{
			// parent 在爷爷节点右边
			Node* uncle = grandpa->_left;
			if (uncle && uncle->_col == RED)
			{
				grandpa->_col = RED;
				uncle->_col = parent->_col = BLACK;

				cur = grandpa;
				parent = cur->_parent;
			}
			else
			{
				if (cur == parent->_right)
				{
					RotateL(grandpa);
					grandpa->_col = RED;
					parent->_col = BLACK;
				}
				else
				{
					RotateR(parent);
					RotateL(grandpa);
					grandpa->_col = RED;
					cur->_col = BLACK;
				}
				break;
			}
		}
	}

	_root->_col = BLACK;
	return true;

}

红黑树的删除 Erase

红黑树的删除相对来说会更为复杂，因为相比于插入的逻辑，删除会多出更多情况

1. 当删除节点有两个孩子

当删除的节点有两个孩子的时候，我们就需要转换问题：

首先我们需要找到左子树的最右节点或者右子树的最左节点，这里我们以右子树的最左节点为例

然后我们让右子树最左节点将待删除节点的数据覆盖，然后问题就转换成了删除右子树的最左节点

我们之所以要找右子树的最左，是因为这个节点最符合比待删除节点的左子树大，比待删除节点的右子树小，所以我们选择这个节点覆盖待删除节点的数据，然后删除右子树最左节点

而且由于红黑树的特殊性，右子树的最左节点只能是叶子节点，或者只有一个孩子节点且这个孩子节点为叶子节点

试想一下，已经是最左节点了，就不可能有左孩子，那就是右孩子可能在或可能不在

如果不在，那最左节点就是叶子节点，如果右右子树，那么最左节点只能是黑色且这个孩子节点只能是红色，因为如果孩子节点为黑色，那么左边那条路径的黑色节点数量为1，右边的为2，数量不相等，不符合规矩，所以是不可能存在的

综上，如果有一个孩子节点的话，那么这个孩子节点只能是红色的，如果孩子为红色的，那么父亲就一定是黑色的

所以，我们就将问题由删除一个有两个孩子节点的节点，转换成了删除一个有一个孩子或者没有孩子节点的节点，也就是转换成了我们下面讨论的两种大情况

2. 当删除节点有一个孩子

如上所述，如果删除节点只有一个孩子节点的话，那么孩子一定为红，父亲一定为黑

面对这种情况，我们只需要将孩子节点的值赋给父亲，然后变成删除孩子节点

并且，如果我们单单是删除一个红色叶子节点的话，是不需要做任何处理的，直接删除即可，因为删除一个红色节点，不会影响任何一条规则，高度差也不会变成非旋转不可的情况，所以直接删除即可

总结，如果待删除节点只有一个孩子的话，我们只需要将孩子节点的值赋值给父节点，然后将问题转换成删除孩子节点即可

3. 当删除节点没有孩子（叶子节点）

3.1 该节点为红色节点

这种情况直接将该节点删除即可，不需要做任何处理

3.2 该节点为黑色节点

既然这个节点为黑色，那么我们就需要去看这个兄弟节点，因为父节点是什么颜色并无所谓，在后面的逻辑里，父节点的颜色只需要和旋转到最上面位置的节点进行覆盖即可

3.2.1  兄弟节点为红色

既然兄弟为红色，那么父亲就一定为黑色，但是此时我们的待删除节点为黑色，这时，待删除节点路径就有两个黑色节点，兄弟的那条路径只有一个，那就意味着兄弟节点一定有两个孩子，且这两个孩子都为黑

面对这种情况，我们要做的只是旋转 + 变色，并且单旋足矣

代码如下（下图中的uncle就是上文中的uncle节点，这里写错了）：

// uncle节点的颜色为红
if (parent->_left == uncle)
{
	uncle->_col = BLACK;
	uncle->_right->_col = RED;
	RotateR(parent);
}
else
{
	uncle->_col = BLACK;
	uncle->_left->_col = RED;
	RotateL(parent);
}

3.2.2  兄弟节点为黑色

如果是兄弟节点为黑色的情况，我们就需要讨论兄弟节点有没有孩子，因为待删除节点也是黑色的，所以删除之后路径上的黑色节点就少了一个，这时候如果兄弟节点有孩子节点的话，我们就能在旋转后通过染色来控制黑色节点的数量

并且由于待删除节点是叶子节点且为黑，所以兄弟节点的孩子必定为红，因为为黑的话路径上的黑色节点数量就不一样了

接下来要分兄弟节点有一个孩子，两个孩子，没有孩子三种情况讨论

3.2.2.1  兄弟节点有一个红色孩子节点

这时候我们就需要看，这个红色孩子节点在兄弟节点的左还是右了

如果兄弟节点在父节点的左，并且兄弟节点的孩子节点在兄弟节点的左，那么我们就右单旋+变色即可，但是这里的变色要注意，我们删除了节点 + 旋转之后，单从结果来看是兄弟节点在最上面，然后父节点下来了，那我们父节点的颜色是不知道的，所以我们只能让兄弟节点的颜色变成父节点的颜色，然后父节点和兄弟节点的孩子节点都变成黑色

如果兄弟节点（按上图）的孩子节点在右的话，就直接走双旋逻辑即可，只不过变色变成了兄弟节点的孩子节点变成父节点的颜色，然后兄弟节点和父节点变黑而已

3.2.2.2  兄弟节点有两个红色孩子节点

面对这种情况，直接单旋即可，变色的逻辑和上面只有一个子节点且同向的处理一样

3.2.2.3  兄弟节点没有孩子节点

如果没有孩子节点，那就意味着，我们在删除完节点之后，没有多余的节点变色使每条路径上的黑色节点与原来保持一致

这时候就得看父节点了，所以我们还得再分两种情况，一种是父节点为红，一种是父节点为黑

3.2.2.3.1  父节点为红

如果此时父节点为红的话，那么就是原本为每条路径都只有一个黑色节点，这时候删除了一个，要想保持原本的黑色节点的数量的话，这时我们可以将父节点染黑，然后兄弟节点变红即可，这样这棵子树的每条路径上的黑色节点就都还是一个

总结，父亲变黑，兄弟变红

3.2.2.3.2  父节点为黑

如果是这种情况的话，我们的黑色节点的数量就没法保持两个了，所以我们就只能将兄弟节点变成红色，然后递归向上调整

直到碰到红色的父节点，节点的黑色路径就能调整回来了

代码如下（下图中的uncle就是上文中的uncle节点，这里写错了）：

bool erase(const K& data)
{
	if (!_root)return false;


	Node* del = _root;
	while (del)
	{
		if (data < del->_data.first)
			del = del->_left;
		else if (data > del->_data.first)
			del = del->_right;
		else
			break;
	}

	if (del == nullptr)
		return false;
		
	if (_root == del && del->_left == nullptr && del->_right == nullptr)
	{
		delete _root;
		_root = nullptr;
		return true;
	}


	// 有两个孩子的情况
	if (del->_left && del->_right)
	{
		Node* rightMin = del->_right;
		while (rightMin->_left)
		{
			rightMin = rightMin->_left;
		}
		del->_data = rightMin->_data;

		// 将问题转换成叶子节点或者一个节点的删除
		del = rightMin;
	}

	// 有一个孩子的情况
	if ((del->_left && !del->_right) || (!del->_left && del->_right))
	{
		// 一个孩子的情况只能是父黑子红
		// 不然不满足每条路径都只有一个黑色节点

		Node* child = del->_left == nullptr ? del->_right : del->_left;
		del->_data = child->_data;
		del = child;
	}

	/ 没有孩子的情况分为红色和黑色两种
	/ 红色直接删，黑色需要细分情况
	if (del->_col == BLACK)
	{
		adjustRBTreeBalance(del);
	}

	Node* parent = del->_parent;
	if (parent->_left == del)
		parent->_left = nullptr;
	else
		parent->_right = nullptr;

	delete del;
	return true;

}



void adjustRBTreeBalance(Node* del)
{
	// 前面已经判断过了，但是这里是后面代码的递归出口
	// 因为后面写到兄弟为黑并没有子节点，并且父亲为黑的情况的时候，就需要递归处理
	if (_root == nullptr)
		return;

	Node* parent = del->_parent;
	Node* uncle = del == parent->_left ? parent->_right : parent->_left;

	if (uncle->_col == BLACK)
	{
		int type = whichtype(uncle);
		switch (type)
		{
		case LL:
			uncle->_col = parent->_col;
			parent->_col = uncle->_right->_col = BLACK;
			RotateL(parent);
			break;
		case RR:
			uncle->_col = parent->_col;
			parent->_col = uncle->_left->_col = BLACK;
			RotateR(parent);
			break;
		case LR:
            uncle->_right->_col = parent->_col;
			parent->_col = BLACK;
			RotateL(uncle);
			RotateR(parent);
			break;
		case RL:
			uncle->_left->_col = parent->_col;
			parent->_col = BLACK;
			RotateR(uncle);
			RotateL(parent);
			break;
		default:
			// 没有红色子节点
			// 需要判断父节点是什么颜色
			// 如果父节点为红色，交换颜色即可
			// 如果父节点为黑色， 则uncle节点变红后递归处理
			if (parent->_col == RED)
			{
				parent->_col = BLACK;
				uncle->_col = RED;
			}
			else
			{
				uncle->_col = RED;
				adjustRBTreeBalance(parent);
			}

			break;
		}
	}
	else
	{
		// uncle节点的颜色为红
		if (parent->_left == uncle)
		{
			uncle->_col = BLACK;
			uncle->_right->_col = RED;
			RotateR(parent);
		}
		else
		{
			uncle->_col = BLACK;
			uncle->_left->_col = RED;
			RotateL(parent);
		}
	}

}

int whichtype(Node* uncle)
{
	Node* parent = uncle->_parent;

	if (uncle == parent->_left)
	{
		if (uncle->_left != nullptr)
		{
			return RR;
		}
		else if (uncle->_right != nullptr)
		{
			return LR;
		}
	}
	else
	{
		if (uncle->_right != nullptr)
		{
			return	LL;
		}
		else if (uncle->_left != nullptr)
		{
			return RL;
		}
	}

	// 无红色节点的情况
	return 0;
}

结语

看到这里，这篇博客有关红黑树的相关内容就讲完啦~(￣▽￣)~*

如果觉得对你有帮助的话，希望可以多多支持博主喔(○｀ 3′○)