在这里，我们首先应该了解容量和负载系数的含义：
容量：这是任何哈希表在任何给定时间点的存储桶数。
负载因子：负载因子是在哈希表的容量自动增加之前，允许哈希表获得的完整度的度量
因此，在容量增加之前，哈希表占用的负载因子越大。
现在给出hashcode（）的最佳实现一个bucket中只会有一个值这里的查找开销将是最小
在最坏的情况下，所有值都将放在同一个bucket中，查找成本将是最大值
在一般情况下，这当然取决于hashcode（）实现，但这里要考虑的另一个因素是负载因子，随着集合占用的越多，冲突的可能性就越大，因此在非理想情况下，更高的负载因子将增加查找成本

哈希表的负载因子定义为
n/s，存储条目数n与表的存储桶数组大小s之比。
在冲突次数较少的情况下，哈希表保持了较高的性能。当负载因子较高时，存储相同数目的条目所需的哈希桶的数目保持较低，从而增加了冲突的概率。

负载系数0.75可以用以下公式来解释（n/s，存储条目数n与表的存储桶数组大小s之比）：
假设您有75个值需要存储在哈希表中，并且有100个空数组块要存储它们，这里冲突的可能性最小化，负载因子为0.75。
现在假设您有75个值要存储，只有10个空数组块（加载因子7.5），这意味着您将有冲突，并使用任何冲突解决技术，这将增加您的搜索时间。
现在换一种方式，您有75个条目和1000个空数组块（加载因子0.075），这将导致大量的空块，这是大量的空间浪费。
因此，经验法则是，随着负载因子值的增加，搜索时间会增加，当它接近0时，会浪费更多的存储空间。
因此这是一种时空交易。

这与哈希表是如何在引擎盖下实现的有关，它使用哈希代码，由于计算哈希代码的算法并不完美，因此可能会发生一些冲突，增加负载因子会增加发生冲突的概率，从而降低查找性能。。。

默认负载系数（0.75）。

If declare load factor as
1 the restructuring process only happens when number of elements are exceeding the capacity of the HashMap.