初印象：初识HashMap时，知道HashMap是用来存放Key-Value这样的键值对的，也知道HashMap的底层数据结构是：数组+链表+红黑树，且数组长度为2的x次幂。
疑问：那么往HashMap中添加键值对时，是什么决定了键值对的存放位置呢？即存放位置是如何计算出来的呢？相同的疑问可能还会以下面的问题描述方式提出来：
其他描述方式:
1.向HashMap中put数据时，数据是如何找到HashMap中Node<K,V>[] table数组的对应索引下标位置的？
2.HashMap在put<K,V>时是如何找到要存放的数组索引下标的位置的？键值对是如何与数组索引下标产生映射关联关系的？
比如有个HashMap的数组中有16个索引下标位置，一个数据过来要put到HashMap中，是谁来决定该元素会被分配到具体哪个索引下标位置的？如何保证哪块代码处理的？
分析：既然是由put方法引出的问题，自然要到put的源代码里找寻线索。当我们认真研读put的源码时会发现下面这三段代码,我们分别解读一下：
- put调用putVal方法：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
} - 根据Key-键值计算出新的哈希码值：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
这段代码里首先调用Object的hashCode()方法，计算出key的原始哈希码；
然后，将原始哈希码无符号右移了16位，即高16位被移到了低16位(
问1：为啥做无符号右移操作，即为啥要从高位往低位移动呢？移动后又为何要做异或操作？
答1：低位不确保有没有1，但高位肯定有1，拿无符号右移后的值与原值做异或操作,可以得到一个1的分布在高低位相对更加均匀的结果。(为啥要得到这样的结果呢？是为了在跟数组长度一起做&与运算计算索引下标时，得到相对更加均匀分撒的结果，这样根据不同key得出的数组索引下标尽可能分撒的话，就不容易发生哈希碰撞，也就降低了一开始往HashMap中添加数据时链表的产生机率)
问2：为啥又非得是16位呢？
答2：因为hashCode是一个int整形32位，高16位无符号右移16位，可以保证高位与低位能充分混合，这样的话，再拿无符号右移后的值与原值做异或操作，可以使得1在高低位的分布更加均匀。
)
然后无符号右移后的值与原哈希码值做异或操作，得到一个1的分布在高低位相对更加均匀的新哈希码值。 - 根据数组长度及新哈希码计算索引位置：
在put调用的putVal方法的里，有这么一段代码：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
………………………………后续代码省略…………………………………………
注意第2个if语句里隐藏了这么一句：p = tab[i = (n - 1) & hash]
这里就是根据数组长度和新哈希码值计算数组下标的地方，其中:
tab从第三段代码可以看到是从table得来的，而table就是HashMap中的存放链表头节点的数组：Node<K,V> table;
n是数组的长度，为2的x次幂的数,故(n-1)代表的二进制位全是1；
hash是从第二段代码中得到的新哈希值
由上可以进而推导出，在公式(n-1)&hash中：
当hash全为0时，得到最小值为0；
当hash全为1时，得到最大值为(n-1)；
当hash部分为0部分为1时，得到介于最大值和最小值之间的整数；
这样就确保了，根据就根据key得到了要存放的数组索引下标，而且该下标肯定会落在数组长度对应的索引范围内。