[**15.为什么要使用红黑树及其常用场景？**](#15)

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它通过对插入和删除操作进行自动调整来保持树的平衡。红黑树的结构特点是每个节点都有一个颜色属性，可以是红色或黑色，同时满足以下性质：

1. 每个节点要么是黑色，要么是红色。
2. 根节点是黑色。
3. 每个叶子节点（NIL节点）是黑色的。
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，从该节点到其子孙节点的所有路径上包含相同数目的黑节点。

红黑树的常用场景包括：

1. 作为一种高效的动态数据结构，红黑树广泛应用于STL库中的map和set等容器中。
2. 在Linux内核中，红黑树被用于管理定时器事件、进程调度和文件系统等。
3. 在计算机网络中，红黑树被用于路由表的查找和更新等。
4. 在数据库中，红黑树被用于索引。

总之，由于红黑树具有高效的查找、插入和删除操作，同时还能保持树的平衡，因此在计算机科学领域中得到了广泛的应用。

相关问题

[**14.链表是怎么转换成红黑树的？**](#14)

链表转换成红黑树的过程又称为链表升级为红黑树。Redis中的有序集合（Sorted Set）就是使用了这种数据结构。

链表转换成红黑树的具体过程如下：

1. 在链表的基础上，每隔一定的节点（默认为64个节点）选择一个节点，将这个节点作为根节点，然后将其余的节点分别作为左子树或右子树的叶子节点，构建一棵初步的红黑树。

2. 在初步构建的红黑树上进行调整，使其符合红黑树的性质。

3. 如果在插入或删除节点时，红黑树中的节点数量小于64个，可以将红黑树转换成链表。

这种数据结构的优点是在节点数量较少时使用链表进行存储，可以节省内存，而在节点数量较多时，使用红黑树进行存储，可以提高插入、删除、查找等操作的效率。而且链表升级为红黑树的过程是可逆的，可以在需要时将红黑树转换回链表。

[**6.为什么会选择8作为链表转红黑树的阈值？**](#6)

在JDK1.8中，将链表转化为红黑树的阈值默认为8，这是一个经验值。理论上，红黑树的查找效率要高于链表，但是红黑树的插入、删除等操作也比链表要复杂和耗时，而且还需要额外的内存空间来存储树的节点。因此，为了平衡时间和空间的开销，选择合适的阈值非常重要。

8这个值是根据测试结果得出的，考虑了大量的因素，如CPU的缓存行大小等。经过测试，8被认为是一个比较合适的值，可以在大多数情况下达到比较好的性能和空间开销的平衡。但是，对于特定的应用场景，可能需要根据具体情况调整阈值，以达到更好的性能。