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• 链表和树之间的转换

  长度为8，链表转树，长度退变为6，树转链表。。中间有个差值，还可以防止链表和树频繁转换。假设8以上转为树，8以下转为链表，那么一个hashmap如果不停的插入删除，链表长度在8左右徘徊，就会不停的树转链表，链表转树，效率很低。

• 负载因子为什么是0.75

  我们在考虑HashMap的时候，首先要想到的是HashMap只是一个数据结构，既然是数据结构最主要的就是节省时间和空间。负载因子的作用肯定也是节省时间和空间。为什么节省呢？我们考虑两种极端情况。
  1、负载因子是1.0
  
  我们的数据一开始是保存在数组里面的，当发生了Hash碰撞的时候，就是在这个数据节点上，生出一个链表，当链表长度达到一定长度的时候，就会把链表转化为红黑树。

  当负载因子是1.0的时候，也就意味着，只有当数组的8个值（这个图表示了8个）全部填充了，才会发生扩容。这就带来了很大的问题，因为Hash冲突时避免不了的。当负载因子是1.0的时候，意味着会出现大量的Hash的冲突，底层的红黑树变得异常复杂。对于查询效率极其不利。这种情况就是牺牲了时间来保证空间的利用率。

  因此一句话总结就是负载因子过大，虽然空间利用率上去了，但是时间效率降低了。

  2、负载因子是0.5

  负载因子是0.5的时候，这也就意味着，当数组中的元素达到了一半就开始扩容，既然填充的元素少了，Hash冲突也会减少，那么底层的链表长度或者是红黑树的高度就会降低。查询效率就会增加。

  但是，兄弟们，这时候空间利用率就会大大的降低，原本存储1M的数据，现在就意味着需要2M的空间。

  一句话总结就是负载因子太小，虽然时间效率提升了，但是空间利用率降低了。

  3、负载因子0.75

  经过前面的分析，基本上为什么是0.75的答案也就出来了，这是时间和空间的权衡。当然这个答案不是我自己想出来的。答案就在源码上，我们可以看看：
  
  大致意思就是说负载因子是0.75的时候，空间利用率比较高，而且避免了相当多的Hash冲突，使得底层的链表或者是红黑树的高度比较低，提升了空间效率。

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