为什么hashMap频繁扩容可以减少hash碰撞？

首先我们要知道，hash碰撞是怎么产生的。我这里给大家列举一下。

HashMap 通过散列函数将键映射到哈希表的桶中。如果两个不同的键映射到同一个桶中，则发生哈希碰撞。

当哈希表的负载因子（元素数量/桶数量）增加时，哈希碰撞的概率也会增加，这会导致性能下降。为了避免这种情况，当负载因子超过某个阈值时，HashMap 会自动进行扩容，即创建一个新的更大的哈希表，并将所有元素重新散列到新的桶中。

通过频繁扩容，可以使每个桶中的元素数量保持在一个较低的水平，从而减少哈希碰撞的概率。这是因为扩容会增加桶的数量，从而使负载因子减小。在新的哈希表中，每个桶包含的元素数量更少，因此哈希碰撞的概率更小。

因此，频繁扩容可以使 HashMap 的性能更加稳定，避免因为哈希碰撞导致的性能下降。但是，过于频繁的扩容也会导致性能下降，因为扩容需要重新散列所有元素，这需要花费一定的时间和计算资源。因此，需要在性能和内存使用之间进行平衡，选择合适的扩容阈值和增长因子。

大家看了这段话是不是会产生和我一样的疑问：
比如一个键在hash表的某一个桶中，就算hash表扩容了，桶变多了。但是其他的键如果根据hash函数算出来的键和原先键一样，不还是会找到这个桶吗？
这个问题我也帮大家找到了答案

在 HashMap 扩容时，虽然桶的数量增加了，但每个键的散列值仍然是根据旧的散列函数计算的，并且使用旧的散列函数确定的桶索引仍然会保持不变。因此，如果一个键的散列值不变，那么它在哈希表中的桶位置也不会改变。

但是，当哈希表扩容时，桶的数量增加，因此每个桶中的键值对数量应该会减少，这将有助于减少哈希碰撞的概率。同时，扩容操作还会重新散列所有的键值对，这意味着每个键的散列值可能会重新映射到一个新的桶中，从而进一步减少哈希碰撞的概率。

总之，虽然桶的数量增加了，但是每个键的散列值和它在哈希表中的桶位置仍然保持不变，但通过重新散列键值对和增加桶的数量，扩容可以帮助减少哈希碰撞的概率。

看到这里是不是还没有搞清楚，为什么扩容会减少hash冲突，既然hashcode是相同的，重新分配难道不是还在一个桶中吗？那后续进来的数据不还是在这个桶中吗？
这里就要搞清楚一个很重要的知识点，那就是哈希码对桶的数量取模

虽然两个对象的哈希码在扩容之前相等，并且它们在哈希表中被分配到同一个桶中，但是在扩容时，这两个对象可能会被重新分配到不同的桶中，原因有以下两点：

哈希表的容量会增加，这意味着分配键值对到桶的策略也可能会发生变化。在扩容之前，如果桶的数量比较少，那么相同哈希码的键值对可能会被分配到同一个桶中。但是，当扩容后桶的数量增加时，相同哈希码的键值对可能会被重新分配到不同的桶中。

在HashMap进行扩容时，会对哈希码进行重新计算。新的哈希码通常不同于旧的哈希码，因为在重新计算哈希码时通常使用了新的位移和异或等操作。因此，即使原来的哈希码相等，扩容后的哈希码也可能会不同。

综上所述，在HashMap进行扩容时，两个相同哈希码的键值对可能会被重新分配到不同的桶中，因此，在编写使用HashMap的程序时，不应该依赖于键值对在桶中的顺序，而是应该依赖于HashMap提供的键值对查找机制。

这段要表达的意思是：相同hash码的键，分配到桶中的位置，还要参考hashmap的长度，长度不同，之前分配到相同桶中的数据，可能会分配到不同的桶中

当HashMap进行扩容时，容量会发生变化，因此相同哈希码的键值对可能会被重新分配到不同的桶中。

在HashMap中，哈希码是通过对键的hashCode()方法计算得到的，其值域是整数范围内的任意值。根据哈希码的值，HashMap会将键值对分配到不同的桶中。在桶的数量较少时，相同哈希码的键值对可能会被分配到同一个桶中。但是，在HashMap进行扩容时，桶的数量会增加，相同哈希码的键值对可能会被重新分配到不同的桶中，这取决于新的容量和哈希码计算方法。因此，扩容会影响到HashMap中键值对在桶中的分布情况，甚至可能会导致相同哈希码的键值对被分配到不同的桶中。

那是不是可以这么理解，hashmap长度不变的情况下，相同的hashcode的键，一定会分配到同一个桶？

是的，如果HashMap的长度不变，且相同哈希码的键值对在同一时间被放入HashMap中，那么它们一定会被放入同一个桶中。

当HashMap进行哈希计算时，它会将键的哈希码对桶的数量取模，以确定键值对在HashMap中应该放置在哪个桶中。在HashMap中，每个桶存储着一个链表或红黑树，所有哈希值相同的键值对都会存储在这个链表或红黑树中。

如果HashMap的长度不变，那么桶的数量不会发生变化，哈希计算的结果也不会改变。因此，相同哈希码的键值对在HashMap中一定会被分配到同一个桶中，无论是在扩容之前还是之后。