HashMap 是一种散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。在 HashMap 中，每个键(key)映射到一个值(value)。散列表的工作原理是：当通过 put() 方法将键值对存储在 HashMap 中时，HashMap 首先会根据键的 hashCode 值来计算出存储位置，然后将键值对存储在该位置上。当通过 get() 方法获取键值对时，HashMap 再根据键的 hashCode 值来获取存储位置，然后返回该位置上的值。
hash算法的优化：对每个hash值，在它的低16位中，让高低16位进行异或，让它的低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位置。
对寻址算法的优化
(p = tab[i = (n - 1) & hash]
// (n-1) & hash ==> 数组里的一个位置hash & (n-1) 效果是跟hash对n取模是一样的，但是与运算的性能要比hash对n取模要高很多。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。
- 寻址为什么不用取模？
对于上面寻址算法，由于计算机对比取模，与运算会更快。所以为了效率，HashMap 中规定了哈希表长度为 2 的 k 次方，而 2^k-1 转为二进制就是 k 个连续的 1，那么 hash & (k 个连续的 1) 返回的就是 hash 的低 k 个位，该计算结果范围刚好就是 0 到 2^k-1，即 0 到 length - 1，跟取模结果一样。
也就是说，哈希表长度 length 为 2 的整次幂时， hash & (length - 1) 的计算结果跟 hash % length 一样，而且效率还更好。
- 为什么不直接用 hashCode() 而是用它的高 16 位进行异或计算新 hash 值？#
int 类型占 32 位，可以表示 2^32 种数（范围：-2^31 到 2^31-1），而哈希表长度一般不大，在 HashMap 中哈希表的初始化长度是 16（HashMap 中的 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY），如果直接用 hashCode 来寻址，那么相当于只有低 4 位有效，其他高位不会有影响。这样假如几个 hashCode 分别是 210、220、2^30，那么寻址结果 index 就会一样而发生冲突，所以哈希表就不均匀分布了。
寻址算法的优化：用与运算替代取模，提升性能。（由于计算机对比取模，与运算会更快）。
在 JDK1.8 中，HashMap 的结构由数组和链表（或红黑树）组成。数组是 HashMap 的主体，链表和红黑树则是为了解决哈希冲突而存在的。从上图可以看出，HashMap 由一个个 Node 节点组成，每个节点包含了键值对的信息，以及指向下一个节点的指针。HashMap 内部维护了一个数组 table，每个元素都是一个链表的头节点（或者是一个红黑树的根节点），当多个键映射到同一个位置时，它们会被存储在同一个链表中（或者是同一个红黑树中）。当链表长度超过阈值（默认为 8）时，链表就会被转换成红黑树（如下图），这样可以提高查找效率。如果红黑树的节点数小于等于6，那么就将红黑树转换回链表，以节省空间。
转换红黑树
在 JDK1.8 中，HashMap 还引入了一个新的概念，叫做负载因子(load factor)，它是指哈希表中键值对的数量与数组长度的比值。当键值对的数量超过了负载因子与数组长度的乘积时，就会触发扩容操作，HashMap 会自动将数组长度扩大一倍，并将原来的键值对重新分配到新的数组中。这样做的目的是为了保证散列表的性能，因为当负载因子过高时，散列表的性能会急剧下降。
