红黑树：一种自平衡的二叉查找树

红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它在插入和删除节点时通过维护一定的颜色和属性，保证了树的平衡。红黑树的每个节点都有一个颜色属性，可以是红色或黑色，且满足以下五个特性：

1. 每个节点或是红色，或是黑色。
2. 根节点是黑色。
3. 所有叶子节点（NIL或空节点）是黑色。
4. 如果一个节点是红色的，则它的两个子节点都是黑色的。
5. 对于每个节点，从该节点到其所有后代叶子节点的简单路径上，均包含相同数目的黑色节点。

红黑树的这些特性保证了树在插入和删除操作后仍然保持平衡，从而在平均情况下具有较好的查找性能。

下面是一个简单的Golang实现红黑树的示例代码：

```go
package main

import “fmt”

type Color bool
const (Black Color = true // 黑色
Red Color = false // 红色
)

type Node struct { // 节点结构体
Key int // 键值
Color Color // 颜色属性
Left, Right *Node // 左右子节点指针
}

type RedBlackTree struct { // 红黑树结构体
Root *Node // 根节点指针
}

func NewRedBlackTree() *RedBlackTree { // 创建红黑树对象
return &RedBlackTree{Root: nil}
}

func (t *RedBlackTree) Insert(key int) { // 插入节点
t.Root = t.Root.insert(t.Root, key)
}

func (node Node) insert(node Node, key int) *Node { // 插入方法（递归）
if node == nil { // 如果当前节点为空，则创建新节点并返回
return &Node{Key: key, Color: Red}
} else if key < node.Key { // 如果键值小于当前节点，则递归进入左子树
node.Left = node.Left.insert(node.Left, key)
} else if key > node.Key { // 如果键值大于当前节点，则递归进入右子树
node.Right = node.Right.insert(node.Right, key)
} else { // 如果键值等于当前节点，则不插入重复键值
return node
}
node.fixViolations(key) // 修复红黑树的性质（递归）
return node
}

func (node *Node) fixViolations(key int) { // 修复红黑树的性质（递归）
for node.Parent != nil && node.Color == Red && node.Parent.Color == Red { // 如果当前节点的父节点为红色，则存在红黑树的性质被破坏的情况（即违反了性质4或性质5）
if node == node.Parent.Right { // 如果当前节点是其父节点的右子节点，则执行左旋操作（Zig-Zag）来修复红黑树的性质4和性质5的违反情况（即旋转到其左子树中）
node = node.Parent // 临时将当前节点指向其父节点（左旋操作）
node.Parent = node.Parent.rotateLeft() // 执行左旋操作（Zig-Zag）使其父节点成为新的当前节点（旋转到其左子树中）
}
node.Parent = node.Parent.fixViolation() // 修复红黑树的性质4或5的违反情况（递归调用fixViolations）
}
node.Color = Black // 将所有经过的节点都标记为黑色（Black），以保证红黑树的性质5被满足（即从任一节点到其所有叶子节点的路径上包含相同数目的黑色节点）
}

func (node Node) rotateLeft() Node { // 左旋操作（Left