HashMap：

为什么经常深入考察？

基于java写的代码会访问很多东西，比如数据库，缓存，消息中间件。

HashMap数据结构

底层是数组   原本已经有很多个位置了  原本是取模但是优化成了性能更高的hash&(n-1)

让哈希值高十六位和低十六位异或一下 融合一下特征   然后再去做寻址

寻址算法优化：hash&(n-1)  效果跟hash对n取模是一样的，但是与运算的性能比hash对n取模要高很多，数学问题  数组的长度会一直是2的n次方，只要他保持数组长度是2的n次方

核心点是低十六位的与运算

总结：对每个hash值，在他的低十六位中，让高低十六位进行了异或，让他的低十六位保持了高低十六位的特征，尽量避免一些hash值出现冲突，大家可能会进入数组的同一个位置。

寻址算法优化：用与运算代替取模，提升性能

hash冲突问题：

算出key的hash值，到数组中寻址，找到一个位置，把key-value放入数组，或者从组里取出来，

两个key，多个key与n-1做了与运算后，定位出来的数组还是有一样的可能，这就是hash碰撞

解决方式：链表+红黑树   O（n）和O（logn）

链表达到一定长度后，会转换为红黑树，遍历性能会高于链表

hashMap的扩容：

底层是数组，数组满了之后会自动扩容，变成一个更大的数组，让你在里面可以存放更多的元素

两倍扩容

比如从16扩容到32

rehash的策略

判断二进制结果中是否多出了一个bit的1，如果没多，那就是原来的index，如果多了出来，那么就是index+oldCap，通过这个方式，就避免了rehash的时候，用每个hash对新数组length取模，取模性能不高，位运算性能更高

体悟：他的意思是这样的，当长度扩容成32后，我们是不是要把之前的元素打散？那么我们把第一个元素放在1，而第二个元素放在17，第三个元素放在2，第四个元素放在18.

这样元素就更加分散了