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跳表实现更简单，按照区间来查找数据这个操作，红黑树的效率没有跳表高。

红黑树 vs 跳表

红黑树（Red Black Tree）也是一种自平衡二叉查找树，它的查询性能略微逊色于 AVL 树，但插入和删除效率更高。红黑树的插入、删除和查询的时间复杂度和跳表一样都是 O(log n)。

红黑树是一个

黑平衡树

，即从任意节点到另外一个叶子叶子节点，它所经过的黑节点是一样的。当对它进行插入操作时，需要通过旋转和染色（红黑变换）来保证黑平衡。不过，相较于 AVL 树为了维持平衡的开销要小一些。关于红黑树的详细介绍，可以查看这篇文章：

相比较于红黑树来说，跳表的实现也更简单一些。并且，按照区间来查找数据这个操作，红黑树的效率没有跳表高。

对应红黑树添加的核心代码如下，读者可自行参阅理解：

private Node < K, V > add(Node < K, V > node, K key, V val) {

    if (node == null) {
        size++;
        return new Node(key, val);

    }

    if (key.compareTo(node.key) < 0) {
        node.left = add(node.left, key, val);
    } else if (key.compareTo(node.key) > 0) {
        node.right = add(node.right, key, val);
    } else {
        node.val = val;
    }

    //左节点不为红，右节点为红，左旋
    if (isRed(node.right) && !isRed(node.left)) {
        node = leftRotate(node);
    }

    //左链右旋
    if (isRed(node.left) && isRed(node.left.left)) {
        node = rightRotate(node);
    }

    //颜色翻转
    if (isRed(node.left) && isRed(node.right)) {
        flipColors(node);
    }

    return node;
}