摘要：代碼實現表的長度，即具體有多少個位置選擇一個合適的素數取的絕對值修改添加即除以由于在方法中有對進行操作，在往新哈希表中存數據時應該用計算相應的值哈希表的均攤復雜度為，有這么好的性能其中一個原因是它犧牲了順序性。

在Java8開始，當哈希沖突達到一定的程度，每一個位置從鏈表轉化為紅黑樹。

平均每個地址承載的元素多過一定程度，即擴容（N/M >= upperTol）

平均每個地址承載的元素少過一定程度，即縮容（N/M <= lowerTol）

剛開始我們在擴容的時候直接是2*M，它可能造成擴容后的哈希表分布不均勻，可以按著下面這個表格來設置M值。

public class HashTable {

    private final int[] capacity
        = {53, 97, 193, 389, 769, 1543, 3079, 6151, 12289, 24593,
        49157, 98317, 196613, 393241, 786433, 1572869, 3145739, 6291469, 
        12582917, 25165843, 50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457, 1610612741 };
    
    private static final int upperTol = 10;
    private static final int lowerTol = 2;
    private static final int initCapacity = 7;
    private int CapacityIndex = 0;
    
    private TreeMap[] hashtable;
    private int size;
    private int M;    //hash表的長度，即具體有多少個位置（選擇一個合適的素數）

    public HashTable(){
        //this.M = M;
        this.M = capacity[CapacityIndex];
        size = 0;
        hashtable = new TreeMap[M];
        for(int i = 0 ; i < M ; i ++)
            hashtable[i] = new TreeMap<>();
    }

    /*public HashTable(){
        this(initCapacity);
    }*/

    private int hash(K key){
        //key.hashCode() & 0x7fffffff 取key.hashCode()的絕對值
        return (key.hashCode() & 0x7fffffff) % M;
    }

    public int getSize(){
        return size;
    }

    public void add(K key, V value){
        TreeMap map = hashtable[hash(key)];
        if(map.containsKey(key))    //修改
            map.put(key, value);
        else{                        //添加
            map.put(key, value);
            size ++;
            
            if(size >= upperTol * M && CapacityIndex+1 < capacity.length)    //即size除以M >=upperTol
                //resize(2 * M);
                CapacityIndex ++;
                resize(capacity[CapacityIndex]);
        }
    }

    public V remove(K key){
        V ret = null;
        TreeMap map = hashtable[hash(key)];
        if(map.containsKey(key)){
            ret = map.remove(key);
            size --;
            
            if(size < lowerTol * M && CapacityIndex-1 >= 0)
                CapacityIndex --;
                //resize(M / 2);
                resize(capacity[CapacityIndex]);
        }
        return ret;
    }

    public void set(K key, V value){
        TreeMap map = hashtable[hash(key)];
        if(!map.containsKey(key))
            throw new IllegalArgumentException(key + " doesn"t exist!");

        map.put(key, value);
    }

    public boolean contains(K key){
        return hashtable[hash(key)].containsKey(key);
    }

    public V get(K key){
        return hashtable[hash(key)].get(key);
    }
    
    private void resize(int newM){
        TreeMap[] newHashTable = new TreeMap[newM];
        for(int i = 0 ; i < newM ; i ++)
            newHashTable[i] = new TreeMap<>();
            
        //由于在hash()方法中有對M進行操作，在往新哈希表中存數據時應該用newM計算hash相應的hash值
        int oldM = M;
        this.M = newM;
        
        for(int i = 0 ; i < oldM ; i ++){
            TreeMap map = hashtable[i];
            for(K key: map.keySet())
                newHashTable[hash(key)].put(key, map.get(key));
        }

        this.hashtable = newHashTable;
    }
}

哈希表的均攤復雜度為O(1)，有這么好的性能其中一個原因是它犧牲了順序性。