一、为什么需要扩容？
HashMap 的底层数据结构是数组 + 链表（JDK 1.8 引入了红黑树）。数组的长度是固定的。随着不断执行 put 操作，越来越多的键值对被放入容器。为了解决哈希冲突，链表会越来越长。
问题：链表越长，查询效率越低，时间复杂度从 O(1) 退化为 O(n)。
解决：当元素数量达到一定阈值时，HashMap 会自动创建一个更大的数组，并将所有数据重新迁移到新数组中。这个过程就是扩容（Resize）。
核心参数：
- Capacity (容量)：HashMap 中数组（bucket）的长度，默认 16。
- LoadFactor (负载因子)：衡量 HashMap 满的程度，默认 0.75f。
- Threshold (扩容阈值)：capacity * loadFactor。当 size 超过这个值时，触发扩容。
为什么负载因子是 0.75？ 这是一个空间与时间的折中（Trade-off）。如果是 1.0：空间利用率高，但哈希冲突概率大，查询慢。如果是 0.5：哈希冲突少，查询快，但浪费一半空间。0.75 是基于泊松分布统计学原理得出的黄金平衡点。
二、扩容的触发时机
在 put 方法存入数据后，HashMap 会检查当前元素个数 size 是否大于 threshold。
// 伪代码逻辑
if (++size > threshold) {
resize();
}
JDK 1.8 是先插入数据，再判断是否需要扩容；而 JDK 1.7 是先判断是否需要扩容，再插入数据。
三、扩容流程
当 HashMap 中的元素个数（size）达到负载因子 * 容量之后，会触发扩容。此时会建一个新数组，数组容量为旧数组的两倍：newCap = oldCap * 2。扩容分三种情况：仅有一节点、已形成链表、已形成红黑树。
3.0 高低位拆分原理
JDK 8 利用容量为 2 的幂次方的特性，通过 (e.hash & oldCap) == 0 判断元素在新数组中的位置：
- 低位（lo）：hash & oldCap == 0 → 新索引 = 原索引
- 高位（hi）：hash & oldCap != 0 → 新索引 = 原索引 + oldCap
这是因为索引计算使用 hash(k) & (cap - 1)。每次扩容都是容量 * 2。假设旧容量为 16，新容量为 32。原本通过 hash(k) & (01111) 计算索引，新数组通过 hash(k) & (011111) 计算。是否迁移取决于第 log(cap) + 1 位。如果 hash & cap == 0 就放置原索引，否则放到原索引 + oldCap。
3.1 仅有一节点
这是最简单的情景，只要把这个节点迁移到新数组即可。
if (e.next == null) {
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
}
3.2 已形成链表
迁移步骤：
- 初始化两条空链表
- 低位链表：loHead=null, loTail=null
- 高位链表：hiHead=null, hiTail=null
- 断尾与安置
- loTail.next = null → 低位链表变为 A → C → null
- hiTail.next = null → 高位链表变为 B → D → null
- 低位链表放入 newTab[3]
- 高位链表放入 newTab[19]
