HashMap 就像一间会自动扩容的仓库，当货物（元素）太多导致仓库拥挤时，它会自动扩建仓库（扩容），让存取货物更高效。具体扩容规则如下：
一、何时触发扩容？
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容量超阈值：
- 当前元素数量 > 容量（数组长度） × 负载因子（默认0.75）
- 示例：默认初始容量16，负载因子0.75，当放入第13个元素时（16×0.75=12），触发扩容。
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链表过长转红黑树时（Java 8+）：
- 当链表长度≥8，且数组容量<64时，优先扩容（而不是直接转红黑树）。
二、扩容过程
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新容量计算：
- 旧容量 × 2（保持2的幂次，如16 → 32 → 64）。
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数据迁移：
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遍历旧数组的所有元素，重新计算每个元素的哈希值，分配到新数组的不同位置。
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优化：由于容量是2倍，元素的新位置 = 原位置 或 原位置 + 旧容量。
- 例如：旧容量16（二进制10000），哈希值后4位决定位置；扩容后32（二进制100000），后5位决定位置。
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耗时操作：
- 数据迁移需要遍历所有元素，频繁扩容会影响性能（应尽量预分配合理初始容量）。
三、为什么默认负载因子是0.75？
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平衡空间与时间：
- 负载因子小（如0.5）：扩容频繁，空间利用率低，但哈希冲突少。
- 负载因子大（如0.9）：扩容不频繁，但哈希冲突多，链表/红黑树变长，查询变慢。
- 0.75是经验值，在时间和空间成本之间达到较好的平衡。
四、树化（链表转红黑树）的条件
- 链表长度≥8：单个链表过长，查询效率低（O(n)）。
- 数组容量≥64：如果容量太小（如16），优先扩容而非树化。
树化目的：将链表转为红黑树，查询效率提升至O(log n)。
五、使用建议
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预分配容量：
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若预计存1000个元素，初始化容量设为2048（1000 / 0.75 ≈ 1333，取最近的2的幂次）。
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代码示例：
int expectedSize = 1000; int initialCapacity = (int) (expectedSize / 0.75) + 1; Map<String, Integer> map = new HashMap<>(initialCapacity);
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避免频繁扩容：
- 默认扩容会复制数据，影响性能，尤其是数据量大时。
六、总结
- 扩容条件：元素数量超过容量×负载因子。
- 扩容代价：数据迁移耗时，尽量预分配容量。
- 树化优先：容量小优先扩容，容量足够则转红黑树优化查询。
口诀：
「HashMap 像仓库，元素太多就扩建
负载因子零点七五，容量翻倍是常规
链表过长转红黑，预分配容更高效！」
