HashMap为了存取高效，要尽量较少碰撞，就是要尽量把数据分配均匀，每个链表长度大致相同，这个实现就在把数据存到哪个链表中的算法；

这个算法实际就是取模，hash%length，计算机中直接求余效率不如位移运算，源码中做了优化hash&(length-1)， hash%length==hash&(length-1)的前提是length是2的n次方； 为什么这样能均匀分布减少碰撞呢？2的n次方实际就是1后面n个0，2的n次方-1  实际就是n个1； 例如长度为9时候，3&(9-1)=0  2&(9-1)=0 ，都在0上，碰撞了； 例如长度为8时候，3&(8-1)=3  2&(8-1)=2 ，不同位置上，不碰撞；

 

其实就是按位“与”的时候，每一位都能  &1  ，也就是和1111……1111111进行与运算

 

0000 0011     3

& 0000 1000      8

= 0000 0000      0

 

 

0000 0010     2

& 0000 1000    8

= 0000 0000      0

 

 -------------------------------------------------------------

 

0000 0011     3

& 0000 0111     7

= 0000 0011       3

 

 

0000 0010      2

& 0000 0111      7

= 0000 0010      2

 

 

当然如果不考虑效率直接求余即可（就不需要要求长度必须是2的n次方了）；

 

 

有人怀疑两种运算效率差别到底有多少，我做个测试：

1. /**

2. *

3. * 直接【求余】和【按位】运算的差别验证

4. */

5. public static void main(String[] args) {

6.  

7. long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();

8. int a=0;

9. int times = 10000*10000;

10. for (long i = 0; i < times; i++) {

11. a=9999%1024;

12. }

13. long currentTimeMillis2 = System.currentTimeMillis();

14.  

15. int b=0;

16. for (long i = 0; i < times; i++) {

17. b=9999&(1024-1);

18. }

19.  

20. long currentTimeMillis3 = System.currentTimeMillis();

21. System.out.println(a+","+b);

22. System.out.println("%: "+(currentTimeMillis2-currentTimeMillis));

23. System.out.println("&: "+(currentTimeMillis3-currentTimeMillis2));

24. }

 

 

 

结果：

783,783

%: 359 &: 93