HashMap 扩容阈值为什么是0.75

### 回答1：
HashMap 的扩容阈值通常设为 0.75。这是因为，当 HashMap 中的条目数量超过容量的 3/4 时，散列表就可能变得过于稠密，这样就会增加查找的时间复杂度。为了避免这种情况，当 HashMap 的条目数量超过阈值时，它就会触发扩容操作，将容量增加一倍。这样就可以保证 HashMap 中的条目数量不会超过容量的 3/4，从而最大程度地降低查找的时间复杂度。

扩容阈值的具体值并不是固定的，也可以设为其他值。不过，将扩容阈值设为 0.75 已经被证明是一个较优的值，可以在保证效率的同时最大限度地减少空间占用。

### 回答2：
HashMap 的扩容阈值是0.75的原因是为了在时间复杂度和空间利用率之间找到一个平衡点。

首先，HashMap 内部是通过数组和链表（或者红黑树）结合的方式来实现的，数组的长度决定了 HashMap 的容量。当 HashMap 中的元素数量达到数组长度的75%时，就会触发扩容操作。

扩容操作是因为当 HashMap 中存放的元素越多，Hash 冲突的概率就会越高，即元素被分配到数组的同一个位置的概率增加。而如果发生了大量的Hash冲突，那么链表的长度就会变得很长，导致链表的插入和查找操作的时间复杂度增加。

为了避免过多的Hash冲突和链表长度过长的情况发生，我们希望数组的利用率尽量高，也就是说，希望每个数组位置上的元素数量尽量平均。通过实验和分析，0.75 这个阈值是经验上比较合适的一个值，可以在大多数情况下保持较高的时间效率和空间利用率的平衡。

当数组中元素数量超过阈值时，会触发扩容操作。扩容会生成一个新的更大的数组，并将原数组中的所有元素重新计算哈希值，并重新插入到新数组的相应位置。扩容操作会消耗较多的时间和空间，但可以有效减少Hash冲突和链表长度，提高HashMap的性能。

总之，选择0.75这个扩容阈值是为了在时间复杂度和空间利用率之间找到一个折中点，使得HashMap在效率和性能上达到一个相对平衡的状态。

### 回答3：
HashMap的扩容阈值为0.75是为了在哈希表的性能和空间利用率之间取得一个平衡。

在HashMap中，哈希表的长度（即数组的大小）和容量（即哈希表中可以存放键值对的数量）是不同的概念。哈希表的长度指的是数组的长度，而容量指的是哈希表中当前存放的键值对数量。

当哈希表的容量超过了阈值（即负载因子），就需要进行扩容，以保证哈希表的性能不受影响。如果阈值设置得太小，哈希表的容量增加的次数就会增多，从而频繁地进行扩容操作，占用大量的时间和空间资源。如果阈值设置得太大，哈希表的容量增加的次数就会减少，但是每次扩容时需要重新计算哈希值，重新分配数组，导致性能下降。

经过实践和理论分析，0.75这个负载因子值被认为是一个比较优秀的选择。在这个设定下，HashMap能够在时间和空间之间取得一个平衡。当哈希表的容量超过了0.75倍阈值时，就会自动进行扩容，将容量翻倍，以减少哈希冲突，提高性能。

总之，阈值为0.75能够尽可能地避免过于频繁和过于稀少的扩容操作，使HashMap在性能和空间利用率之间达到一个比较好的平衡点。