如果有对红黑树的定义及调整过程有过研究，其实很容易理解HashMap中的红黑树插入节点的调整过程。
“红黑树定义及调整过程”的参考文章：《红黑树原理、查找效率、插入及变化规则分析》
下面的流程图就是HashMap源码中，红黑树插入节点的调整过程。这个过程要是写文章讲的话，感觉也没什么意思，其实关键还是需要你要清楚红黑树的定义及调整过程，然后知道数据结构里二叉树左旋、右旋调整的过程。接下来需要做的，就是慢慢啃这段不长的源码。
你看到最后会发现，这个过程中的判断、步骤，都是基于我上面说的：红黑树的定义、红黑树的调整过程、二叉树左旋/右旋调整的过程，然后就是一些指针操作。
HashMap源码中特别喜欢在判断语句中加赋值语句，形如：if ((xp = x.parent) == null)。它这一行代码做了两件事：
还喜欢使用连等号，形如：pp = r.parent = p.parent。它这一行代码也做了两件事：
这种代码风格我看着很不习惯，但是看多了后，也就习惯了。
源码中的树指针的变量命名其实很有规律：
r对应右子树，l对应左子树，p对应父节点，pp对应爷爷节点。
举个例子：变量名pr的含义是，父节点的右子树。
balanceInsertion方法中的变量名root x所在树的根节点
x 要插入的节点
xp x的parent节点
xpp x的parent的parent -> 爷爷节点
xppl x的爷爷节点的左子树
xppr x的爷爷节点的右子树
+-----+
+----+ +----+
| +-----+ |
| xpp |
+--v--+ +--v--+
+------+ | | |
| +-----+ +-----+
| xppl xppr
+--v--+ xp
| |
+-----+
x
rotateLeft、rotateRight方法中的变量名p 旋转的关键点
pp p的parent节点
r p的右子节点节点
l p的左子节点节点
rl p的右子节点节点的左子节点
lr p的左子节点节点的右子节点
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