紅黑樹是一種自平衡的二叉搜索樹，其查詢效率非常高，時間復雜度為O(log n)，其中n為樹中節點的個數。下面通過一個C++實例來演示紅黑樹的查詢效率。

#include <iostream>
#include <map>
#include <chrono>

int main() {
    std::map<int, int> rb_tree; // 創建一個紅黑樹

    // 向紅黑樹中插入1000000個隨機數
    for (int i = 0; i < 1000000; ++i) {
        rb_tree.insert(std::pair<int, int>(i, i));
    }

    // 查詢紅黑樹中的一個元素
    int target = 500000;
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto it = rb_tree.find(target);
    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();

    if (it != rb_tree.end()) {
        std::cout << "Found element " << it->first << " in red-black tree." << std::endl;
    } else {
        std::cout << "Element not found in red-black tree." << std::endl;
    }

    // 輸出查詢耗時
    auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end - start);
    std::cout << "Query time: " << duration.count() << " microseconds" << std::endl;

    return 0;
}

在上面的代碼中，我們首先創建了一個包含1000000個隨機數的紅黑樹。然后我們在紅黑樹中查詢一個特定的元素（這里是500000），并輸出查詢結果和耗時。

通過運行上面的代碼，可以看到紅黑樹在查詢操作中的高效性，查詢耗時通常很短。這是因為紅黑樹的自平衡性質可以確保樹的高度始終保持在一個較小的范圍內，從而保證了高效的查詢操作。因此，紅黑樹是一種非常高效的數據結構，適用于需要頻繁查詢的場景。