摘要：前言版本以為例是因為之前的紅黑樹操作在文章省略了，這里進行一個解釋，其實源碼里并不是只有這個地方用紅黑樹結構，但是總體上都大同小異，故只說明這一部分就好，舉一反三的能力相信各位都應該擁有。紅黑樹類型遞歸左右子樹遍歷，直到值相等。

前面幾篇文章已經講解過HashMap內部實現以及紅黑樹的基礎知識，今天這篇文章就講解之前HashMap中未講解的紅黑樹操作部分，如果沒了解紅黑樹，請去閱讀前面的兩篇文章，能更好的理解本章所講解的紅黑樹源碼操作，全文默認讀者已經了解紅黑樹的相關知識，接下來，就以HashMap.TreeNode來說明紅黑樹的源碼操作。

jdk版本：1.8

以HashMap.TreeNode為例是因為之前HashMap的紅黑樹操作在文章省略了，這里進行一個解釋，其實源碼里并不是只有這個地方用紅黑樹結構，但是總體上都大同小異，故只說明這一部分就好，舉一反三的能力相信各位都應該擁有。

    static final class TreeNode extends LinkedHashMap.Entry

繼承LinkedHashMap.Entry，追溯源頭可以到HashMap.Node，下面圖展示了對應的結構關系：

    /**
     * 父節點
     */
    TreeNode parent;  // red-black tree links
    /**
     * 左子節點
     */
    TreeNode left;
    /**
     * 右子節點
     */
    TreeNode right;
    /**
     * 指向前一個節點
     */
    TreeNode prev;    // needed to unlink next upon deletion
    /**
     * 是否是紅色節點
     */
    boolean red;

以上的屬性都是為了滿足紅黑樹特性而設置

    /**
     * 構造方法直接調用的父類方法
     * 最終還是HashMap.Node的構造方法，調用代碼下面也列出來了
     */
    TreeNode(int hash, K key, V val, Node next) {
        super(hash, key, val, next);
    }
    /**
     * HashMap.Node subclass for normal LinkedHashMap entries.
     */
    static class Entry extends HashMap.Node {
        Entry before, after;
        Entry(int hash, K key, V value, Node next) {
            super(hash, key, value, next);
        }
    }
    Node(int hash, K key, V value, Node next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }

Node和TreeNode相同的構造方法

實現上非常簡單，不斷向上遍歷，找到父節點為空的節點即為根節點

    /**
     * 返回根節點TreeNode
     */
    final TreeNode root() {
        for (TreeNode r = this, p;;) {
            if ((p = r.parent) == null)
                return r;
            r = p;
        }
    }

從注釋中也能看出當前方法的含義，確保根節點是bin桶（數組tab的其中一個元素）中的第一個節點,如果不是，則進行操作，將根節點放到tab數組上，這個跟HashMap結構有關，數組（鏈表+紅黑樹），在進行樹化，結構調整時，根節點可能會變化，原有數組tab對應索引指向的樹節點需要進行改變，指向新的根節點,這里注意下，移動時不是修改紅黑樹是修改的鏈表結構，prev和next屬性

    /**
     * Ensures that the given root is the first node of its bin.
     */
    static  void moveRootToFront(Node[] tab, TreeNode root) {
        int n;
        if (root != null && tab != null && (n = tab.length) > 0) {
            // 找到當前樹所在的bin桶位置（即數組tab的位置）
            int index = (n - 1) & root.hash;
            // 將tab[index]的樹節點記錄下來為first
            TreeNode first = (TreeNode)tab[index];
            // root沒有落在tab數組上，修改為root在tab數組上
            if (root != first) {
                Node rn;
                // 這里即替換掉tab[index]指向的原有節點，可以理解成現在指向root節點
                tab[index] = root;
                // rp為root指向的前一個節點
                TreeNode rp = root.prev;
                // rn為root的后一個節點
                // 將root前后節點關聯
                if ((rn = root.next) != null)
                    ((TreeNode)rn).prev = rp;
                if (rp != null)
                    rp.next = rn;
                // first 和 root 節點進行關聯，first的前一個節點為root
                if (first != null)
                    first.prev = root;
                // 修改root的鏈表屬性
                root.next = first;
                root.prev = null;
            }
            // 檢查紅黑樹一致性
            assert checkInvariants(root);
        }
    }

從當前節點開始使用給定的hash和key查找到對應的節點，只會判斷當前節點為根節點的局部樹結構。這里復習下整個HashMap查找過程，通過(length - 1) & hash 判斷bin桶位置（數組中的位置），這里不是hash值相等，注意再判斷該位置處是什么類型，鏈表還是紅黑樹，鏈表類型，循環next遍歷，直到key值相等。紅黑樹類型 遞歸左右子樹遍歷，直到key值相等。

        /**
         * Finds the node starting at root p with the given hash and key.
         * The kc argument caches comparableClassFor(key) upon first use
         * comparing keys.
         * kc ： key class
         */
        final TreeNode find(int h, Object k, Class kc) {
            TreeNode p = this;
            do {
                // ph:p的hash值
                int ph, dir; K pk;
                TreeNode pl = p.left, pr = p.right, q;
                // 查找節點hash值小于p的hash值，搜索左子樹
                if ((ph = p.hash) > h)
                    p = pl;
                // 查找節點hash值大于p的hash值，搜索右子樹
                else if (ph < h)
                    p = pr;
                // key值相同，說明就是此p節點
                else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
                    return p;
                // 若hash相等但key不等，向左右子樹非空的一側移動
                else if (pl == null)
                    p = pr;
                else if (pr == null)
                    p = pl;
                // 左右兩邊都不為空
                // 判斷kc是否是k實現的可比較的類，是就比較k和pk的值，k
tieBreakOrder
比較兩個對象的大小，返回值只能大于0或小于0，不能為0，因為需要插入節點是放在左子樹還是右子樹，這里在兩個對象都不為空時，先比較兩個對象的類名按字符串規則比較，如果類名比較不出來或者為空則調用native方法去比較hashcode值，相等時返回-1
    static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
        int d;
        if (a == null || b == null ||
            (d = a.getClass().getName().
             compareTo(b.getClass().getName())) == 0)
            d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ?
                 -1 : 1);
        return d;
    }
tieBreakOrder
比較兩個對象的大小，返回值只能大于0或小于0，不能為0，因為需要插入節點是放在左子樹還是右子樹，這里在兩個對象都不為空時，先比較兩個對象的類名按字符串規則比較，如果類名比較不出來或者為空則調用native方法去比較hashcode值，相等時返回-1
    static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
        int d;
        if (a == null || b == null ||
            (d = a.getClass().getName().
             compareTo(b.getClass().getName())) == 0)
            d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ?
                 -1 : 1);
        return d;
    }
treeify
以當前TreeNode為初始節點，循環處理鏈表上的每個節點，每次插入樹節點都要進行平衡處理，保證紅黑樹的平衡。
    /**
     * Forms tree of the nodes linked from this node.
     * @return root of tree
     */
    final void treeify(Node[] tab) {
        TreeNode root = null;
        // this當前TreeNode,一般應該以樹的根節點為初始值，根據鏈表進行遍歷
        for (TreeNode x = this, next; x != null; x = next) {
            next = (TreeNode)x.next;
            x.left = x.right = null;
            // 首次root為空 當前節點先設置為root 節點顏色為黑色
            if (root == null) {
                x.parent = null;
                x.red = false;
                root = x;
            }
            // root節點設置之后開始將鏈表節點依次插入處理，x=x.next插入root為根節點的紅黑樹，循環處理
            else {
                K k = x.key;
                int h = x.hash;
                Class kc = null;
                for (TreeNode p = root;;) {
                    int dir, ph;
                    K pk = p.key;
                    // 比較hash值判斷處于左右子樹哪側
                    if ((ph = p.hash) > h)
                        // 節點處于p左子樹下
                        dir = -1;
                    else if (ph < h)
                        // 節點處于p右子樹下
                        dir = 1;
                    else if ((kc == null &&
                              (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                             (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
                        // hash值相等根據compareTo判斷，判斷不出來繼續執行tieBreakOrder判斷
                        dir = tieBreakOrder(k, pk);

                    // x的父節點設置為xp
                    TreeNode xp = p;
                    // 左右節點為空，說明可以將新增節點插入
                    // 非空，繼續循環子樹，p指向左子樹或右子樹，繼續循環判斷直到為空的節點
                    if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                        x.parent = xp;
                        if (dir <= 0)
                            xp.left = x;
                        else
                            xp.right = x;
                        // 插入后需進行平衡保證紅黑樹特性
                        root = balanceInsertion(root, x);
                        break;
                    }
                }
            }
        }
        // root位置可能會在調整中變更，這里需調用確保根節點落在tab數組上
        moveRootToFront(tab, root);
    }
untreeify
將樹轉換為鏈表結構，將TreeNode轉化為Node，改變next指向即可
    /**
     * Returns a list of non-TreeNodes replacing those linked from
     * this node.
     */
    final Node untreeify(HashMap map) {
        // hd是鏈表首節點，tl是鏈表尾節點
        Node hd = null, tl = null;
        for (Node q = this; q != null; q = q.next) {
            Node p = map.replacementNode(q, null);
            if (tl == null)
                hd = p;
            else
                tl.next = p;
            tl = p;
        }
        return hd;
    }
    Node replacementNode(Node p, Node next) {
        return new Node<>(p.hash, p.key, p.value, next);
    }
putTreeVal
在紅黑樹結構中的putVal操作，先判斷節點應該存在的位置，循環判斷左右子樹，找到應該存在的位置。若該位置為空，相當于原本無值，插入節點，然后進行平衡，桶位置調整。若該位置有值且相等，則直接返回，不需要插入操作。
    /**
     * Tree version of putVal.
     */
    final TreeNode putTreeVal(HashMap map, Node[] tab,
                                   int h, K k, V v) {
        Class kc = null;
        boolean searched = false;
        // 獲取根節點
        TreeNode root = (parent != null) ? root() : this;
        // 循環遍歷，類似find方法
        for (TreeNode p = root;;) {
            int dir, ph; K pk;
            if ((ph = p.hash) > h)
                dir = -1;
            else if (ph < h)
                dir = 1;
            else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
                return p;
            else if ((kc == null &&
                      (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                     (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
                if (!searched) {
                    // 遞歸左右子樹進行查找是否已經存在
                    // 只需判斷一次即可，第二次不再執行
                    TreeNode q, ch;
                    searched = true;
                    if (((ch = p.left) != null &&
                         (q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
                        ((ch = p.right) != null &&
                         (q = ch.find(h, k, kc)) != null))
                        return q;
                }
                // 上面都比較不出來，通過這個方法比較出來
                dir = tieBreakOrder(k, pk);
            }

            // 判斷當前插入位置是否為空，為空才插入，非空則繼續判斷，根據dir判斷是左還是右子樹
            TreeNode xp = p;
            if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {

                Node xpn = xp.next;
                TreeNode x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
                if (dir <= 0)
                    xp.left = x;
                else
                    xp.right = x;
                xp.next = x;
                x.parent = x.prev = xp;
                if (xpn != null)
                    ((TreeNode)xpn).prev = x;
                // balanceInsertion 插入調整平衡
                // moveRootToFront 確保root節點落在tab數組上為首節點
                moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
                return null;
            }
        }
    }
removeTreeNode
刪除樹節點操作，movable：判斷是否需要調整root節點（放置在tab上），在HashMap里removeNode方法中使用，對應的刪除節點進行調用，具體自行查看源碼部分。其實，想下，刪除操作相當于將鏈表節點之間的關聯重新梳理，修正兩部分，第一部分是鏈表的關系修正，第二部分是樹的關系修正，然后自平衡操作即可。
    final void removeTreeNode(HashMap map, Node[] tab,boolean movable) {
        int n;
        // 判斷非空
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            return;
        // 計算當前樹節點所在的桶的位置（tab索引位置）
        int index = (n - 1) & hash;
        TreeNode first = (TreeNode)tab[index], root = first, rl;
        // succ指向當前刪除節點的后一個節點，pred指向當前刪除節點的前一個節點
        TreeNode succ = (TreeNode)next, pred = prev;
        if (pred == null)
            // 前一個節點為空，說明刪除的節點為根節點，first和tab[index]需指向刪除節點的后一個節點
            tab[index] = first = succ;
        else
            // 前一個節點不為空，則前一個節點的后一個節點為succ(刪除之后的關聯)
            pred.next = succ;
        if (succ != null)
            // 后一個節點不為空，則后一個節點的前一個節點為pred，構建關聯
            succ.prev = pred;
        if (first == null)
            // first為空則表明當前桶內無節點，直接return
            return;
        if (root.parent != null)
            // 目前的root節點有父類，需要調整
            root = root.root();
        if (root == null || root.right == null ||
            (rl = root.left) == null || rl.left == null) {
            // 根自身或者左右兒子其中一個為空或左子樹的子樹為空需轉換為鏈表結構
            // 考慮到紅黑樹特性，這幾種情況下，節點較少，進行樹向鏈表的轉化
            tab[index] = first.untreeify(map);  // too small
            return;
        }
        // p指向刪除的節點
        // 上面修正鏈表的關系，下面修正樹中的關系
        TreeNode p = this, pl = left, pr = right, replacement;
        // 刪除節點的左右子樹都不為空，參考紅黑樹刪除4種情況
        if (pl != null && pr != null) {
            TreeNode s = pr, sl;
            while ((sl = s.left) != null) // find successor
                // 尋找右子樹中最左的葉結點作為后繼節點，s指向后繼節點
                s = sl;
            // 交換后繼節點和刪除節點的顏色，從這里開始在后繼節點上進行刪除處理
            boolean c = s.red; s.red = p.red; p.red = c; // swap colors
            TreeNode sr = s.right;
            TreeNode pp = p.parent;
            if (s == pr) { // p was s"s direct parent
                // s是p的右兒子，直接父子關系，交換p和s的位置
                // 改變兩節點的指向，相當于交換值
                p.parent = s;
                s.right = p;
            }
            else {
                TreeNode sp = s.parent;
                // 刪除節點的父節點指向其后繼節點的父節點
                if ((p.parent = sp) != null) {
                    // 判斷s是左子節點還是右子節點，s父節點一側指向刪除節點p
                    if (s == sp.left)
                        sp.left = p;
                    else
                        sp.right = p;
                }
                if ((s.right = pr) != null)
                    // s右節點指向原本p的右節點，不為空，原p右子節點的父節點指向s
                    pr.parent = s;
            }
            // 修改p的左節點為空，因為現在p已經在后繼節點上
            p.left = null;
            // 兩個if是調整p和s交換后節點的指向關系
            if ((p.right = sr) != null)
                sr.parent = p;
            if ((s.left = pl) != null)
                pl.parent = s;
            if ((s.parent = pp) == null)
                // p的父親成為s的父親，為空說明是根節點，root指向s
                root = s;
            else if (p == pp.left)
                // p的父親的左兒子原為p，現為s
                pp.left = s;
            else
                // 否則右兒子為s
                pp.right = s;
            // 若s結點有右兒子（s沒有左兒子，因為s是后繼節點），則replacement為這個右兒子否則為p
            // replacement相當于p和后繼節點s交換后，刪除s位置取代其位置的節點，參考紅黑樹刪除過程理解
            if (sr != null)
                replacement = sr;
            else
                replacement = p;
        }
        // 刪除節點的左右子樹一側為空，參考紅黑樹刪除4種情況
        // 若p的左右兒子為空，則replacement為非空的一方，否則為p自己
        else if (pl != null)
            replacement = pl;
        else if (pr != null)
            replacement = pr;
        else
            replacement = p;
        // replacement不為p，即不為葉子節點（相當于之前所講的紅黑樹中有兩個NIL節點的節點）
        // 處理連接關系
        if (replacement != p) {
            TreeNode pp = replacement.parent = p.parent;
            if (pp == null)
                root = replacement;
            else if (p == pp.left)
                pp.left = replacement;
            else
                pp.right = replacement;
            // 移除p節點
            p.left = p.right = p.parent = null;
        }

        // 紅黑樹自平衡調節，如果為紅色，則不需要進行調整，否則需要自平衡調整，后面會對這個方法進行分析
        TreeNode r = p.red ? root : balanceDeletion(root, replacement);

        // 后繼節點無子節點，直接移除p節點即能保持平衡
        if (replacement == p) {  // detach
            TreeNode pp = p.parent;
            p.parent = null;
            if (pp != null) {
                if (p == pp.left)
                    pp.left = null;
                else if (p == pp.right)
                    pp.right = null;
            }
        }
        if (movable)
            // 調整root使其落在tab數組上
            moveRootToFront(tab, r);
    }
split
拆分，在HashMap.resize方法中調用 ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap)。在擴容之后，紅黑樹和鏈表因為擴容的原因導致原本在一個數組元素下的Node節點分為高低位兩部分（參考HashMap.resize鏈表部分的改變，是相同的），請查看HashMap的文章自行回顧，低位樹即當前位置，高位樹則在新擴容的tab上
    final void split(HashMap map, Node[] tab, int index, int bit) {
        TreeNode b = this;
        // Relink into lo and hi lists, preserving order
        // 分成高位樹和低位樹，頭尾節點先聲明
        TreeNode loHead = null, loTail = null;
        TreeNode hiHead = null, hiTail = null;
        int lc = 0, hc = 0;
        // 循環處理節點
        for (TreeNode e = b, next; e != null; e = next) {
            next = (TreeNode)e.next;
            e.next = null;
            // 這里bit代表擴容的二進制位（數值是擴容前的容量大小），不明白的也請參考之前的HashMap講解文章
            if ((e.hash & bit) == 0) {
                // 0說明在低位樹，即原位置
                if ((e.prev = loTail) == null)
                    // 首節點設置
                    loHead = e;
                else
                    // 鏈表next設置
                    loTail.next = e;
                loTail = e;
                ++lc;
            }
            else {
                // 同上，主要是在高位樹上處理
                if ((e.prev = hiTail) == null)
                    hiHead = e;
                else
                    hiTail.next = e;
                hiTail = e;
                ++hc;
            }
        }

        // 對高低位樹進行處理，將數組節點指向樹根節點或者鏈表首節點
        if (loHead != null) {
            if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
                // 拆分之后節點小于非樹化閾值，轉成鏈表結構
                tab[index] = loHead.untreeify(map);
            else {
                tab[index] = loHead;
                // 高位樹為空則表示節點全部留在了低位樹，不需要進行樹化操作，已經樹化過了
                if (hiHead != null) // (else is already treeified)
                    loHead.treeify(tab);
            }
        }
        if (hiHead != null) {
            if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
                tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
            else {
                // 高位所處的位置為原本位置+舊數組的大小即bit
                tab[index + bit] = hiHead;
                if (loHead != null)
                    hiHead.treeify(tab);
            }
        }
    }
rotateLeft
左旋操作，參考紅黑樹講解中的圖來理解，自己動手畫一畫也能明白，右旋操作類似，不再多說

    static  TreeNode rotateLeft(TreeNode root,
                                          TreeNode p) {
        TreeNode r, pp, rl;
        // r代表M的右子節點N，先決條件，p(M),r(N)不能為空
        if (p != null && (r = p.right) != null) {
            // r的左子節點成為p的右子節點，即B成為M的右子節點
            if ((rl = p.right = r.left) != null)
                // r的左子節點父節點指向p,即修改B父節點指向M
                rl.parent = p;
            // p的父節點成為r的父節點，即N父節點為原M的父節點
            if ((pp = r.parent = p.parent) == null)
                // r的父節點為空，則r為root節點，設置為黑色，即N父節點為空，N設置為根節點
                (root = r).red = false;
            // 原p節點是左子樹，即M是左子樹
            else if (pp.left == p)
                // 現調整后修改N父節點左子指向N
                pp.left = r;
            else
                // r的父節點的右子節點需重設,即調整后修改N父節點右子指向N
                pp.right = r;
            // p和r的位置關系修改，即M與N的關系重設
            r.left = p;
            p.parent = r;
        }
        return root;
    }
balanceInsertion
插入節點之后進行平衡調整，x為新添加的節點，root為樹的根節點，返回根節點。
    static  TreeNode balanceInsertion(TreeNode root,
                                            TreeNode x) {
        // 根據紅黑樹屬性插入的節點默認設置為紅色
        x.red = true;
        // 通過循環進行調整,從葉子到根節點進行局部調整
        for (TreeNode xp, xpp, xppl, xppr;;) {
            // x的父節點為空，說明x節點為根節點，將顏色置為黑即可
            // 符合插入節點第一種情況
            if ((xp = x.parent) == null) {
                x.red = false;
                return x;
            }
            // x父節點為黑色或者x的祖父節點為空
            // 符合插入節點第二種情況
            else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null)
                return root;
            // 下面情況中x的顏色都為紅色，因為上邊已經判斷過黑色
            // x的父節點為x祖父節點的左兒子，插入情況下三四種情況需要區分左還是右
            if (xp == (xppl = xpp.left)) {
                // x祖父右兒子，即x的叔叔不為空，且為紅色
                // 符合插入節點第三種情況
                if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) {
                    // x的叔叔修改為黑色
                    xppr.red = false;
                    // x的父節點修改為黑色
                    xp.red = false;
                    // x的祖父節點修改為紅色
                    xpp.red = true;
                    // x指向x的祖父節點，以祖父節點循環繼續向上調整，相當于xpp是插入節點
                    x = xpp;
                }
                else {
                    // x的叔叔是黑色且x是右兒子，相當于在樹的“內部”
                    // 符合插入節點第四種情況的第一種狀態
                    if (x == xp.right) {
                        // 以x父節點進行左旋
                        root = rotateLeft(root, x = xp);
                        xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
                    }
                    // 這里處理第二種狀態，相當于在樹的“外部”
                    if (xp != null) {
                        // x的父節點改為黑色，x的祖父節點改為紅色后對x的祖父節點進行右旋轉
                        xp.red = false;
                        if (xpp != null) {
                            xpp.red = true;
                            root = rotateRight(root, xpp);
                        }
                    }
                }
            }
            // x的父節點為x祖父節點的右兒子
            // 下面跟上邊類似，對稱關系
            else {
                if (xppl != null && xppl.red) {
                    xppl.red = false;
                    xp.red = false;
                    xpp.red = true;
                    x = xpp;
                }
                else {
                    if (x == xp.left) {
                        root = rotateRight(root, x = xp);
                        xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
                    }
                    if (xp != null) {
                        xp.red = false;
                        if (xpp != null) {
                            xpp.red = true;
                            root = rotateLeft(root, xpp);
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
balanceDeletion
刪除節點后自平衡操作，x是刪除節點的替換節點，注意下
    static  TreeNode balanceDeletion(TreeNode root,TreeNode x) {
        // 循環操作，平衡局部之后繼續判斷調整
        for (TreeNode xp, xpl, xpr;;)  {
            // 刪除節點為空或x為根節點直接返回，平衡調整完畢x=root
            if (x == null || x == root)
                return root;
            // 刪除后x父節點為空，說明x為根節點，x置為黑色，紅黑樹平衡
            // 參考紅黑樹刪除文章中的3種情況中的第一種情況，整棵樹的根節點需要將根節點置黑
            else if ((xp = x.parent) == null) {
                // xp為空 x為根節點，x置為黑色
                x.red = false;
                return x;
            }
            // x為紅色，原節點必為黑色，變色操作即可滿足紅黑樹特性達到平衡
            // 參考紅黑樹刪除文章中的3種情況中的第二種情況
            else if (x.red) {
                x.red = false;
                return root;
            }
            // 區分x為左子節點還是右子節點
            else if ((xpl = xp.left) == x) {
                // x的叔叔為紅色
                // 符合3種情況中的第三種情況中的第二種情況
                if ((xpr = xp.right) != null && xpr.red) {
                    // 先進行變色，然后進行左旋操作，xpr指向xp新的右子
                    xpr.red = false;
                    xp.red = true;
                    root = rotateLeft(root, xp);
                    xpr = (xp = x.parent) == null ? null : xp.right;
                }
                // x的兄弟為空
                if (xpr == null)
                    // x指向x的父節點，繼續以x父節點調整平衡
                    x = xp;
                else {
                    TreeNode sl = xpr.left, sr = xpr.right;
                    // 符合3種情況中的第三種情況中的第三種情況
                    if ((sr == null || !sr.red) &&
                        (sl == null || !sl.red)) {
                        // sr，sl兩個兄弟都是黑色，x的兄弟設置為紅色，x指向x的父節點繼續向上循環調整平衡
                        xpr.red = true;
                        x = xp;
                    }
                    else {
                        // 符合3種情況中的第三種情況中的第五種情況
                        if (sr == null || !sr.red) {
                            // sr為空或者為黑色
                            if (sl != null)
                                // sl非空說明為紅色，設置為黑色
                                sl.red = false;
                            // x的兄弟設置為紅色
                            xpr.red = true;
                            // 右旋
                            root = rotateRight(root, xpr);
                            xpr = (xp = x.parent) == null ?
                                null : xp.right;
                        }
                        // 符合3種情況中的第三種情況中的第六種情況
                        if (xpr != null) {
                            // xpr顏色設置
                            xpr.red = (xp == null) ? false : xp.red;
                            if ((sr = xpr.right) != null)
                                // xpr 右孩子設置為黑色
                                sr.red = false;
                        }
                        if (xp != null) {
                            xp.red = false;
                            // 左旋操作
                            root = rotateLeft(root, xp);
                        }
                        x = root;
                    }
                }
            }
            // 和上邊是對稱操作
            else { // symmetric
                if (xpl != null && xpl.red) {
                    xpl.red = false;
                    xp.red = true;
                    root = rotateRight(root, xp);
                    xpl = (xp = x.parent) == null ? null : xp.left;
                }
                if (xpl == null)
                    x = xp;
                else {
                    TreeNode sl = xpl.left, sr = xpl.right;
                    if ((sl == null || !sl.red) &&
                        (sr == null || !sr.red)) {
                        xpl.red = true;
                        x = xp;
                    }
                    else {
                        if (sl == null || !sl.red) {
                            if (sr != null)
                                sr.red = false;
                            xpl.red = true;
                            root = rotateLeft(root, xpl);
                            xpl = (xp = x.parent) == null ?
                                null : xp.left;
                        }
                        if (xpl != null) {
                            xpl.red = (xp == null) ? false : xp.red;
                            if ((sl = xpl.left) != null)
                                sl.red = false;
                        }
                        if (xp != null) {
                            xp.red = false;
                            root = rotateRight(root, xp);
                        }
                        x = root;
                    }
                }
            }
        }
    }
checkInvariants
對整棵樹進行紅黑樹一致性的檢查 目前僅在檢查root是否落在table上時調用，滿足紅黑樹的特性以及節點指向的正確性
    static  boolean checkInvariants(TreeNode t) {
        TreeNode tp = t.parent, tl = t.left, tr = t.right,
            tb = t.prev, tn = (TreeNode)t.next;
        // t的前一個節點的后一個節點應為t
        if (tb != null && tb.next != t)
            return false;
        // tn的后一個節點的前一個節點應為t
        if (tn != null && tn.prev != t)
            return false;
        // t的父節點的左子節點或右子節點應為t
        if (tp != null && t != tp.left && t != tp.right)
            return false;
        // t的左子節點的父節點應為t并且 t的左子節點hash值小于t的hash值
        if (tl != null && (tl.parent != t || tl.hash > t.hash))
            return false;
        // t的右子節點的父節點應為t并且 t的右子節點hash值大于t的hash值
        if (tr != null && (tr.parent != t || tr.hash < t.hash))
            return false;
        // t和t的子節點不能同時是紅色，紅黑樹特性
        if (t.red && tl != null && tl.red && tr != null && tr.red)
            return false;
        // 左子節點遞歸檢查
        if (tl != null && !checkInvariants(tl))
            return false;
        // 右子節點遞歸檢查
        if (tr != null && !checkInvariants(tr))
            return false;
        return true;
    }
總結
至此，關于TreeNode的代碼講解部分已經完成，類似的源碼TreeMap等使用紅黑樹結構的類基本操作都是類似源碼，可以自行查看，重要的部分在于插入和刪除是如何做到的，在之后如何進行自平衡操作的，希望對各位讀者有所幫助