红黑树是一种自平衡的二叉查找树（Binary Search Tree, BST），它在插入和删除节点时，通过对树的结构进行调整，保证了树的高度始终保持在对数级别，从而保证了基本操作（如查找、插入、删除）的时间复杂度为 O(log N)。
红黑树的自平衡特性保证了树的高度不会太高，这使得它特别适用于需要频繁执行插入、删除和查找操作的应用场景，如数据库和文件系统。
红黑树在保持二叉查找树的基本特性（即对于每个节点，左子树的值小于节点值，右子树的值大于节点值）之外，还必须满足以下五个性质：
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NIL 节点，这些节点不会保存任何数据。红黑树的基本操作有查找、插入、删除。在这些操作中，插入和删除是最复杂的，因为它们需要保持树的平衡。以下是这些操作的简介：
查找操作与普通的二叉查找树相同，从根节点开始，依次向左或向右遍历，直到找到目标节点或者达到叶子节点。
插入操作与普通的二叉查找树类似，首先要根据键值找到插入位置，然后插入新节点。插入的过程中，新的节点默认是红色的。插入后，可能会破坏红黑树的性质，需要进行相应的调整。
删除操作在红黑树中比插入操作稍微复杂一些。删除节点时，若删除的节点是黑色的，会破坏红黑树的性质，需要通过调整和旋转来恢复平衡。
在插入和删除过程中，我们经常需要进行旋转操作来保持树的平衡。旋转分为两种类型：
左旋是将当前节点的右子节点变为父节点，当前节点变为左子节点。
y x
/ \ / \
x T4 --> T1 y
/ \ / \ / \
T1 T2 T2 T3 T4
右旋是将当前节点的左子节点变为父节点，当前节点变为右子节点。
x y
/ \ / \
T1 y --> x T4
/ \ / \
T2 T3 T1 T2
红黑树的基本操作如查找、插入、删除等都需要经过一系列的旋转和颜色调整。由于红黑树的高度被限制在 O(log N) 级别，因此这些操作的时间复杂度是 O(log N)。
由于红黑树提供了平衡的性能，因此它广泛应用于需要频繁插入、删除和查找的场景，特别是一些高效的容器类数据结构中：
map 和 set：map 和 set 都是基于红黑树实现的。TreeMap 和 TreeSet：TreeMap 和 TreeSet 都是基于红黑树实现的。红黑树是一种自平衡的二叉查找树，通过维护树的平衡来确保查找、插入、删除等操作的时间复杂度为 O(log N)。红黑树的平衡是通过一组严格的规则来保证的，插入和删除操作会根据需要进行颜色翻转和旋转，保持树的平衡。红黑树在许多实际应用中都非常有用，尤其是在需要频繁修改和查找数据的场合。