HashMap解析
HashMap的寻址算法优化
JDK1.8之后的hash运算
static final int hash(Object key) {
int h;
// 如果key为null，则hash值为0，否则调用key的hashCode()方法
// 并让高16位与整个hash异或，这样做是为了使计算出的hash更分散
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
寻址算法
n 指的是数组的长度 数组的长度永远是2的次方，这里也是一个优化点
(n-1)&hash
使用&比取模的效率高很多
假设key的Hash值为
<u>1111 1111 1111 1111 1111 1010 0111 1100</u> (没有经过优化的Hash值)
hashCode^ (hashCode >>> 16)之后的结果：
<u>1111 1111 1111 1111 0000 0101 1000 0011</u>（经过优化和二进制计算新的Hash值 -- hash值的高16位没有变化）
--》这里所说的优化是怎么个意思？优化过后的hash值的低16位同时保留了高十六位和低十六位的特征，使得hash更均匀，之后再与数组长度进行&运算
小结
对于hash取址的操作有以下的两个优化点
hash算法的优化:对每个hash值，在他的低16位中，让高低16位进行了异或,让他的低16位同时保持了高低16位的特征，尽量避免一些hash值后续出现冲突，大家可能会进入数组的同一个位置。
寻址算法的优化:用与运算替代取模，提升性能
HashMap是如何解决Hash的碰撞问题的
当出现hash冲突的时候，HashMap会在同一数组建立一个链表（拉链法），当链表的长度达到8的时候就会转化为红黑树，红黑树的查询效率是O(logn)
HashMap的扩容机制
HashMap底层是一个数组，当这个数组满了之后，他就会自动进行扩容，变成- -个更大的数组,让你
在里面可以去放更多的元素。默认情况下是两倍扩容。
HashMap何时进行扩容？
当hashmap中的元素个数超过数组大小loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当hashmap中元素个数超过16 * 0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为2*16=32 。
1111 & 结果2 = 5
11111 & 结果1 = 5
1111 1& 结果2 = 5 + 10000B = 5 + 16 = 21
