2.2.2、R 为黑色且为右子节点，B 为黑色
2.2.2.1、R 为黑色且为右子节点，B 为黑色，BL 为红色，BR 为任意（如图 2.2.2.1）
(1)、将 B 设为 P 的颜色
(2)、将 P 设为黑色
(3)、将 BL 设为黑色
(4)、对 P 进行右旋
注意：
此种情况请参考 2.1.2.1中的问题与回答。
2.2.2.2、R 为黑色且为右子节点，B 为黑色，BL 为黑色，BR 为红色（如图 2.2.2.2）
(1)、将 B 设为红色
(2)、将 BR 设为黑色
(3)、对 B 进行左旋，得到 2.2.2.1 情况
(4)、按照 2.2.2.1 情况进行处理
2.2.2.3、R 为黑色且为右子节点，B 为黑色，BL 为黑色（NULL），BR 为黑色（NULL）（如图 2.2.2.3）
(1)、将 B 设为红色
(2)、将 P 作为新的补位节点
(3)、重新进行删除节点处理
需要注意：
参考 2.1.2.3 下方的需要注意说明
节点删除总结：
节点的删除情况比较多，但左右子节点情况是对称的，理解了其中一种，另一种也很快会理解。
补位节点可以用前继节点代替，也可以用后继节点代替，一般习惯用后继节点。
节点删除过程是先找到补位节点，然后进行自平衡处理，然后才会移除补位节点，即带补位节点的自平衡。
在全黑节点的情况下，可能发类似递归的生自底向上的寻找补位节点的过程，到根节点为止。
自平衡的顺序可以理解为，先自己处理，处理不了找兄弟节点参与，还处理不了找父节点参与，还处理不了让父节点找父节点的兄弟处理，以此类推。
五、红黑树总结
通过上边对红黑树的详细谅解，我们就可以回答开始提出的问题了。
1、红黑树为什么要维持自平衡、自平衡的好处是什么？
答：红黑树是一个高效的查询树，保持平衡结构，可以保证从根节点到叶子节点的最长路径不超过最短路径的两倍，可以保证查询效率。
2、什么是左旋，右旋，变色？
答：左旋、右旋、变色都是对节点所在子树的操作，以节点为基进行变化保持树的平衡的操作。
3、什么条件下需要进行左旋、右旋、变色？
答：当发生节点插入或删除操作时，红黑树的平衡被破坏，这是就要根据具体的情况进行自平衡操作，即左旋、右旋或变色。
红黑树的结构比较复杂，无论是节点的插入还是删除，都有可能破坏自平衡结构，而自平衡过程最复杂情况可能是自底向上处理，直到根节点。
红黑树是平衡二叉树，但不是完美的平衡二叉树，只是黑色完美的平衡二叉树（性质5）
红黑树的五条性质任意一套被破坏都触发自平衡操作。
红色节点的子节点一定是黑色，但黑色节点的子节点则可以是红色和黑色任意一种，即可以有相邻的两层节点都是黑色的情况，如图：
此博客为笔者参考网络上各类文章总结性书写，原创手打，如有错误欢迎指正。