红黑树（Red-Black Tree）是一种自平衡二叉查找树，由计算机科学家Rudolf Bayer在1972年提出。它在保持了二叉查找树基本特性的同时，通过额外的颜色属性实现了对树的自动调整，从而在插入、删除和查找操作中保持较高的效率。在Java中，红黑树被广泛应用于`java.util.TreeMap`和`java.util.TreeSet`等数据结构中。
标题“java 红黑树”表明我们将讨论的是用Java语言实现的红黑树数据结构。这通常涉及到创建一个类或一系列类来表示红黑树的节点、树本身以及相关的操作方法。
描述中提到，这个实现是基于《算法导论》（Introduction to Algorithms）一书中的算法。这本书是计算机科学领域的一本经典教材，详细介绍了各种算法，包括红黑树的详细实现步骤。书中描述的红黑树算法包括：
1. **建树**：从一组有序数据开始，构建一棵平衡的红黑树。
2. **插入节点**：在已有的红黑树中插入新节点，同时确保树的性质不被破坏。
3. **删除节点**：移除树中的某个节点，同样需要维护红黑树的平衡。
4. **计算黑高**：每个节点到其所有叶子节点的路径上，黑色节点的数量是相同的，这个值被称为黑高，用于保证树的平衡。
5. **打印**：以某种格式输出树的结构，帮助理解和调试。
红黑树的主要性质有：
1. 每个节点要么是红色，要么是黑色。
2. 根节点是黑色。
3. 所有叶子节点（NIL或空节点）都是黑色。
4. 如果一个节点是红色，则它的两个子节点都是黑色。
5. 对每个节点，从该节点到其所有后代叶子节点的简单路径上，均包含相同数量的黑色节点。
基于这些性质，当进行插入和删除操作时，可能需要进行旋转（左旋或右旋）和颜色翻转等操作，以保持树的平衡。例如，插入新节点可能导致违反红黑树的性质，这时就需要通过重新着色和旋转来修复。
在实际编程中，一个简单的红黑树Java实现会包含以下部分：
1. `Node`类：表示红黑树的节点，包含键值、颜色、左子节点、右子节点和父节点等属性。
2. `RedBlackTree`类：作为红黑树的容器，包含根节点、插入、删除、查找等方法。
3. 辅助方法：如旋转、颜色翻转等，用于在插入和删除过程中调整树的结构。
由于这里提供的只是源码，使用者需要自行创建工程，并将这些源代码导入到工程中，以便编译和运行。这样可以更好地理解红黑树的工作原理，通过实践加深对这种高级数据结构的理解。在Java中，可以利用Junit等测试框架编写单元测试，验证红黑树的各种操作是否正确实现了预期功能。
