为了能让 HashMap 存数据和取数据的效率高，尽可能地减少 hash 值的碰撞，也就是说尽量把数据能均匀的分配，这时就要用的取模的方法：hash%length，而数据在计算机中以01形式存储，直接求余效率不如位运算。
取余（%）操作中如果除数是 2 的幂次，则等价于与其除数减一的与（&）操作（也就是hash % length == hash &(length - 1) 的前提是 length 是 2 的 n 次方）。采用二进制位操作 & ，相对于 % 能够提高运算效率。
总结：使用长度为 2 的幂次方的 HashMap 可以有效地分布元素、减少哈希冲突，并提高哈希散列的性能。
HashMap的寻址算法以及数组长度选择为2的幂次方设计，都是为了实现快速定位元素和优化哈希碰撞的处理。下面将详细解释这两个方面。
一. 背景介绍 最近有粉丝问壹哥，为什么HashMap每次扩容时，都必须是2的N次方？ 其实要想弄明白这个问题，我们就必须知道HashMap的底层源码结构。接下来壹哥就
为了能让 HashMap 存数据和取数据的效率高，尽可能地减少 hash 值的碰撞，也就是说尽量把数据能均匀的分配，这时就要用的取模的方法：hash%length，而数据
为了能让 HashMap 存数据和取数据的效率高，尽可能地减少 hash 值的碰撞，也就是说尽量把数据能均匀的分配，每个链表或者红黑树长度尽量相等。 我们首先可能会想到 下面
先贴一段源码压压惊， / The default initial capacity - MUST be a power of two.
前言 开门见山，HashMap这样做有两点原因 1. 提升计算效率，更快算出元素的位置 2. 减少哈希碰撞，使得元素分布均匀 ------------------
前言 逛了一圈发现大家对于这个问题的回答写的都比较散乱，简而言之两点原因： 1.得到的新的数组索引和老数组索引只有最高位区别，更快地得到新索引 2.rehash时的取
[2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ][2019_Python_] ![hot3.png][] HashMap为了存取高效，要尽量较少碰撞，就是要尽量把
//默认的桶数组大小 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //极限值（超过这个值就将
接着上一篇博客，上一篇博客说明了HashMap的初始容量都是2的n次幂的形式存在的，而扩容也是2倍的原来的容量进行扩容，也就是扩容后的容量也是2的n次幂的形式存在的，下面就
我不是女神ヾ
小鱼儿
╰+攻爆jí腚メ
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