1.為什麼treeify_threshold要是8？
treefy是有成本的，新增或刪除元素時有額外的操作，同時treenode是普通node體積的二倍，因而需要乙個平衡點。
隨機hashcode下符合泊松分布，
* 0: 0.60653066
* 1: 0.30326533
* 2: 0.07581633
* 3: 0.01263606
* 4: 0.00157952
* 5: 0.00015795
* 6: 0.00001316
* 7: 0.00000094
* 8: 0.00000006
乙個桶內8個元素的概率為一億分之六；
當情況發生時，說明hashcode設計的不合理，此時會有大量碰撞，這種情況下維護樹就是有必要的。
這個值越小，樹化的影響就越強力，當小於8時，就可能導致頻繁的樹化，增加維護成本。
普通node內部維護的屬性有：
int hash,
k key,
v val,
nodenext
treenode維護的屬性有：
int hash,
k key,
v val,
nodenext
以及treenodeparent;
treenodeleft;
treenoderight;
treenodeprev;
大約是普通node大小的2倍
2.為什麼put方法中的hash值要再進行一次加工，為何要使用 ( h = k.hashcode() ) ^ ( h >>> 16 ) 操作？
計算桶位置的方法為 (tab.length - 1) & hash
一般來說,hashmap的長度不會過大，不會超過65536（1 << 16），只有hash的低16（左右）位參與計算，如果直接將 k.hashcode() 當作hash進行位置計算的話，
則其中的高16（左右）位資訊並未參與計算，而 ( h = k.hashcode() ) ^ ( h >>> 16 ) 演算法將高16位中的資訊加以利用，得出低16位更加隨機的hash,
從而使桶的分布更佳均勻，使用^運算而不是&或者|，是因為^不會使結果有概率上的偏向性。
tab.length固定為2的次方，二進位制即為最高位有效位為1，
其餘位均為0的數字，tab.length - 1即為所有有效位均為1的二進位制數字.
hash對其求&，則獲得的值x >= 0 且x <= tab.length - 1，共 tab.length 個，且分布完全依賴於hash的與tab.length - 1位數相同的低位。
3.擴容時擴大多少，為什麼？
容量擴大為原來的二倍（ oldcap << 1 ），該方法配合尋桶演算法 hash & (newcap - 1) 使用，
使得擴容後元素在新陣列中分布均勻（newcap - 1二進位制最高有效位對應的hash相應的位如果為1，則桶位置下標為（原來的下表 + oldcap），若為0，則桶位置不變，
0，1是依賴於hashcode的，隨機的，所以理論上是均勻的）
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