一、红黑树概述
红黑树是一种自平衡二叉查找树，具有以下性质：节点要么是红色要么是黑色；根节点是黑色；每个叶子节点（NIL 节点）是黑色；每个红色节点的两个子节点都是黑色；从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。
在插入新节点时，新节点初始颜色为红色，这样可以尽量减少对树结构的影响。但如果新节点的父节点也是红色，就会违反红黑树的性质，此时需要进行调整。红黑树插入新节点主要有以下四种情况：
- 新节点位于根节点：若新节点位于根节点，其没有父节点时，将该节点直接设为黑色即可。
- 新节点的父节点已然是黑色：这种情况下不用进行调整，因为这已经是一棵符合红黑树性质的树。
- 父节点和叔节点都是红色：将父节点和叔节点设为黑色，将祖父节点设为红色，并将祖父节点设为当前节点，继续对新当前节点进行操作。
- 父节点是红色，叔节点是黑色：又分为四种情况。
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- 当前节点是父亲的左孩子，父亲是祖父的左孩子（Left-Left）：将祖父节点右旋，交换父节点和祖父节点的颜色。
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- 当前节点是父亲的右孩子，父亲是祖父的左孩子（Right-Left）：将父节点左旋，并将父节点作为当前节点，然后再使用 Left-Left 情形。
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- 当前节点是父亲的右孩子，父亲是祖父的右孩子（Right-Right）：将祖父节点左旋，交换父节点和祖父节点的颜色。
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- 当前节点是父亲的左孩子，父亲是祖父的右孩子（Left-Right）：将父节点右旋，并将父节点作为当前节点，然后再使用 Right-Right 情形。
通过这些规则和调整方法，可以确保在插入新节点后，红黑树依然保持其自平衡的性质。红黑树在计算机科学中有广泛的应用，如在 Java 的集合框架、数据库索引、操作系统内核等领域都发挥着重要作用。
红黑树的性质
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----就是说： 一条路径中没有连续的红色节点
4. 对于每个结点，从该结点到其所有后代叶结点的简单路径上，均 包含相同数目的黑色结点----每条路径黑色节点数量是相等的
5. 每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点)
二、主要两种情况加图分析
其实主要是俩种情况，其它都是变形出来的
P：parent
G：grandfather
U：uncle
三角形可以理解为完整的红黑树，或者空节点，不予考虑
情况1：cur为红 p、u为红，g为黑
解决：p和u变黑、g变红（g不为根）
情况2：cur为红，p为红g为黑，u不存在/u存在且为黑
1、u不存在、abcde都是空，cur是新增 ：右旋，p变黑，g变红
2、u存在且为黑 de是空或红，c是有一个黑色节点的红黑树，cur是黑的是由情况一变红的
情况一：
如果g是根节点，调整完成后，需要将g改为黑色如果g是子树，9一定有双亲，且g的双亲如果是红色，需要继续向上调整
情况二
说明:u的情况有两种
1.如果u节点不存在，则cur一定是新插入节点，因为如果cur不是新插入节点则cur和p一定有一个节点的颜色是黑色，就不满足性质4:每条路径黑色节点个数相同。
2.如果u节点存在，则其一定是黑色的，那么cur节点原来的颜色一定是黑色的现在看到其是红色的原因是因为cur的子树在调整的过程中将cur节点的颜色由黑色改成红色。
p为g的左孩子，cur为p的左孩子，则进行右单旋转;相反，p为g的右孩子，cur为p的右孩子，则进行左单旋转p、g变色--p变黑，g变红
插入规则与四种情况--上面的才是最重要的分析，此处是详细的四种情况
（一）新节点位于根节点
若新节点为根节点，无父节点，直接设为黑色。此情况简单直接，确保根节点满足红黑树性质。红黑树要求根节点为黑色，这样可以保证树的整体稳定性。当新插入的节点成为根节点时，为了满足红黑树的性质，必须将其颜色设为黑色。例如，在某些实际应用中，如果一开始红黑树为空，插入第一个节点时，就会将这个节点设为根节点并将其颜色设为黑色。
（二）父节点为黑色
当新节点的父节点已然是黑色时，无需调整，因这已符合红黑树的部分性质，新节点的插入不会破坏树的平衡。因为红黑树的性质规定，红色节点的子节点必须是黑色，而当父节点为黑色时，新插入的红色节点不会导致连续两个红色节点出现，也不会影响从根节点到叶子节点的路径上黑色节点的数量。所以在这种情况下，无需进行任何调整，红黑树依然保持平衡。
（三）父节点和叔节点都是红色
将父节点和叔节点设为黑色，祖父节点设为红色，然后将祖父节点作为当前节点继续进行操作。此操作通过调整节点颜色来维持红黑树的性质，避免连续红色节点和保持黑色节点数量平衡。例如，假设当前红黑树中有一个节点 A，其颜色为红色，父节点为 B，颜色也为红色，叔节点为 C，颜色同样为红色，祖父节点为 D。按照规则，将 B 和 C 的颜色设为黑色，D 的颜色设为红色，然后以 D 为当前节点继续判断是否满足红黑树的性质。如果 D 还有父节点，就继续按照红黑树的插入规则进行调整。
（四）父节点是红色，叔节点是黑色
此时又分四种情况。若当前节点是父亲的左孩子，父亲是祖父的左孩子（Left-Left），将祖父节点右旋并交换父节点和祖父节点的颜色。例如，有节点 A（当前节点）、B（父节点）、C（祖父节点），A 是 B 的左孩子，B 是 C 的左孩子，此时进行右旋操作，将 C 右旋后，交换 B 和 C 的颜色，这样可以使树重新满足红黑树的性质。
若当前节点是父亲的右孩子，父亲是祖父的左孩子（Right-Left），先将父节点左旋并将父节点作为当前节点，再按 Left-Left 情形处理。比如节点 D（当前节点）、E（父节点）、F（祖父节点），D 是 E 的右孩子，E 是 F 的左孩子，先将 E 左旋，然后以 E 为当前节点，按照 Left-Left 的情况进行处理，即对新的祖父节点进行右旋并交换颜色。
若当前节点是父亲的右孩子，父亲是祖父的右孩子（Right-Right），将祖父节点左旋并交换父节点和祖父节点的颜色。假设节点 G（当前节点）、H（父节点）、I（祖父节点），G 是 H 的右孩子，H 是 I 的右孩子，此时进行左旋操作并交换颜色，以维持红黑树的平衡。
若当前节点是父亲的左孩子，父亲是祖父的右孩子（Left-Right），先将父节点右旋并将父节点作为当前节点，再按 Right-Right 情形处理。例如节点 J（当前节点）、K（父节点）、L（祖父节点），J 是 K 的左孩子，K 是 L 的右孩子，先将 K 右旋，然后以 K 为当前节点，按照 Right-Right 的情况进行调整，即对新的祖父节点进行左旋并交换颜色。这些情况通过旋转和颜色交换来调整树的结构，确保红黑树的性质得以维持。
三、红黑树插入操作详解
红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，通过特定的颜色规则和旋转操作来保持树的平衡。以下是对红黑树插入操作函数 Insert 的详细解释。
一、创建新节点并初始化颜色
Node* tmp = new Node(data);
tmp->_col = RED;这段代码创建了一个新的节点 tmp，并将其颜色初始化为红色。在红黑树中，新插入的节点通常先设为红色，这样在后续的调整过程中可以更容易地满足红黑树的性质。
二、处理新节点为根节点的情况
if (_pHead->_pLeft == _pHead)
{
_pHead = tmp;
_pHead->_col = BLACK;
return true;
}如果当前树为空（头节点的左子节点指向头节点本身），那么新节点将成为根节点。此时，将新节点设为黑色，以满足红黑树的性质（根节点为黑色），并返回插入成功。
三、寻找插入位置并插入新节点
Node* cur = _pHead;
Node* parent = cur;
while (cur)
{
if (cur->_data < data)
{
parent = cur;
cur = cur->_pRight;
}
else if(cur->_data > data)
{
parent = cur;
cur = cur->_pLeft;
}
else if (cur->_data == data)
{
return false;
}
else
{
assert(false);
}
}
if (data > parent->_data)
{
parent->_pRight = tmp;
}
else
{
parent->_pLeft = tmp;
}
tmp->_pParent = parent;
cur = tmp;这里使用一个循环来找到新节点的插入位置。如果新节点的值大于当前节点的值，就继续在右子树中查找；如果小于当前节点的值，就继续在左子树中查找。当找到合适的插入位置后，将新节点插入到父节点的相应子节点位置，并设置新节点的父指针。最后，将当前指针 cur 指向新插入的节点。
四、处理插入后可能违反红黑树性质的情况
if (parent->_col == BLACK)
{
return true;
}
else
{
while (parent && parent->_col!= BLACK)
{
Node* grandfather = parent->_pParent;
if (parent == grandfather->_pLeft)
{
Node* uncle = grandfather->_pRight;
if (cur == parent->_pLeft)
{
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
// 情况 1：父节点和叔节点都是红色
uncle->_col = BLACK;
parent->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
cur = grandfather;
parent = grandfather->_pParent;
}
else if(!uncle || uncle->_col == BLACK)
{
// 情况 2：父节点为红色，叔节点为黑色，且当前节点是父节点的左子节点
RotateR(grandfather);
grandfather->_col = RED;
parent->_col = BLACK;
}
else
{
assert(false);
}
}
else
{
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
// 情况 3：父节点和叔节点都是红色
uncle->_col = BLACK;
parent->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
cur = grandfather;
parent = grandfather->_pParent;
}
else if (!uncle || uncle->_col == BLACK)
{
// 情况 4：父节点为红色，叔节点为黑色，且当前节点是父节点的右子节点
RotateL(parent);
RotateR(grandfather);
grandfather->_col = RED;
cur->_col = BLACK;
}
else
{
assert(false);
}
}
}
else
{
Node* uncle = grandfather->_pLeft;
if (cur == parent->_pRight)
{
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
// 情况 5：父节点和叔节点都是红色
uncle->_col = BLACK;
parent->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
cur = grandfather;
parent = grandfather->_pParent;
}
else if(!uncle || uncle->_col == BLACK)
{
// 情况 6：父节点为红色，叔节点为黑色，且当前节点是父节点的右子节点
RotateL(grandfather);
grandfather->_col = RED;
parent->_col = BLACK;
}
else
{
assert(false);
}
}
else
{
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
// 情况 7：父节点和叔节点都是红色
uncle->_col = BLACK;
parent->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
cur = grandfather;
parent = grandfather->_pParent;
}
else if (!uncle || uncle->_col == BLACK)
{
// 情况 8：父节点为红色，叔节点为黑色，且当前节点是父节点的左子节点
RotateR(parent);
RotateL(grandfather);
grandfather->_col = RED;
cur->_col = BLACK;
}
else
{
assert(false);
}
}
}
}
_pHead->_col = BLACK;
return true;
}如果新节点的父节点为黑色，那么插入操作完成，无需进一步调整。如果父节点为红色，那么可能违反红黑树的性质，需要进行调整。
- 首先，判断父节点是祖父节点的左子节点还是右子节点，并确定叔节点。
- 如果当前节点是父节点的左子节点且叔节点为红色，那么将父节点和叔节点设为黑色，祖父节点设为红色，并将当前节点指向祖父节点，继续向上调整。
- 如果当前节点是父节点的左子节点且叔节点为黑色，那么进行右旋操作，并将祖父节点设为红色，父节点设为黑色。
- 如果当前节点是父节点的右子节点且叔节点为红色，同样将父节点和叔节点设为黑色，祖父节点设为红色，并将当前节点指向祖父节点，继续向上调整。
- 如果当前节点是父节点的右子节点且叔节点为黑色，先进行左旋操作，再进行右旋操作，并将祖父节点设为红色，当前节点设为黑色。
最后，将头节点设为黑色，以确保根节点为黑色。
通过以上步骤，红黑树的插入操作能够在保持树的平衡的同时，满足红黑树的性质。
