尽量避免使用乘*、除/、模%、浮点数运算，效率比较低

1，移位与浮动数运算性能比较

1，新容量为旧容量的1.5倍

2，注意一个bug： >>运算符不加（）报错！ 涉及到运算符优先级问题

2，对于 % 的优化（模数、被模数 倍数小于的情况下）： 可以转化成减法

✿ n % m 等价于 n – (m > n ? 0 : m) 的前提条件：n < 2m

private int index(int index) {
   index += front; 
    //return index % elements.length;
  　//优化为：return index - (index >= elements.length ? elements.length : 0);
    }

3，对于 % 的优化： 可以通过统一公式~例如

统一成公式（奇数的情况）n0 = （n + 1）/ 2; 然后考虑如何符合偶数的情况

【可以看到偶数和奇数就差个 1/2 ，咱需要把相对于偶数，奇数多出来的1/2 消除掉，想到 向下取整floor，可以消除小数， 同时 floor 的加入，并不影响原先奇数的结果】

【这里只需要将 / 优化成右移】

4，对于 % 的优化： 可以通过&，【前提：将数组的长度设计为 2 的幂（2ⁿ）】，例如：

✿ 哈希函数：作用---将哈希表的key转化成对应表中的索引，从而存放key对应的value。

■哈希函数具体细节过程：

① 首先生成 key 的哈希值（必须是整数）；

② 再让 key 的哈希值跟数组的大小进行相关运算，生成一个索引值；

✿ 这里使用 &【前提：将数组的长度设计为 2 的幂（2ⁿ），则最大的索引就是（2ⁿ -1）】的原因，例子：

例如：（一个数 & （2ⁿ -1）【111...】它会等于自己本身，

同时这个数还是不超过数组的最大范围 （2ⁿ），实现哈希值，控制在 0 - （2ⁿ -1）的区间）