为什么选择红黑树作为底层实现
红黑树是一种类平衡树, 但它不是高度的平衡树, 但平衡的效果已经很好了. 补充说明另一种 AVL 树, 我之前的博文: 《编程珠玑，字字珠玑》读书笔记完结篇——AVL树
用过 STL map 么, 你用过 linux 么(这个说大了), 他们都有红黑树的应用. 当你对搜索的效率要求较高，并且数据经常改动的情景，你可以用红黑树, 也就是 map.
至于, 为什么不用 AVL 树作为底层实现, 那是因为 AVL 树是高度平衡的树, 而每一次对树的修改, 都要 rebalance, 这里的开销会比红黑树大. 红黑树插入只要两次旋转, 删除至多三次旋转. 但不可否认的是, AVL 树搜索的效率是非常稳定的. 选取红黑树, 我认为是一种折中的方案.
黑体字是不正确的，对AVL插一个node或者删一个node，显然不需要每次都做rotation来维持balance。且AVL插入最多也只需要2次旋转。
下面是我的回答：
如果插入一个node引起了树的不平衡，AVL和RB-Tree都是最多只需要2次旋转操作，即两者都是O(1)；但是在删除node引起树的不平衡时，最坏情况下，AVL需要维护从被删node到root这条路径上所有node的平衡性，因此需要旋转的量级O(logN)，而RB-Tree最多只需3次旋转，只需要O(1)的复杂度。
其次，AVL的结构相较RB-Tree来说更为平衡，在插入和删除node更容易引起Tree的unbalance，因此在大量数据需要插入或者删除时，AVL需要rebalance的频率会更高。因此，RB-Tree在需要大量插入和删除node的场景下，效率更高。自然，由于AVL高度平衡，因此AVL的search效率更高。
map的实现只是折衷了两者在search、insert以及delete下的效率。总体来说，RB-tree的统计性能是高于AVL的。
最坏情况下，AVL树有最多O(logN)次旋转，而红黑树最多三次。当然，这是个结论，谁能给出一个证明啊。。
