ArrayList扩容机制为1.5倍，源于位运算newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1)，在add前检查size+新增数>容量即触发；首次add空列表直接设为10；真实开销在于Arrays.copyOf的O(n)拷贝；预设容量可避免多次扩容。
ArrayList 底层数组扩容至 1.5 倍，不是魔法数字，而是源码中一条位运算语句的自然结果： newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1)。它兼顾了内存增长效率与复制开销，但每次扩容都隐含一次 O(n) 的数组拷贝，这是真实可测的算力消耗。
扩容触发点：在“放不下之前”就动手
扩容不发生在数组“已满”时，而是在每次 add() 或 addAll() 调用前，先检查：size + 待增数量 > elementData.length。
- 例如：容量为 10 的 ArrayList 已存 10 个元素，第 11 次
add()进入方法第一行就会触发扩容——此时 size 还是 10，但size + 1 == 11 > 10，条件成立 - 无参构造（
new ArrayList()）首次add()时，底层数组是空的（DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA），直接跳到默认容量 10，不走 1.5 倍逻辑
1.5 倍怎么算出来的：位运算代替除法
核心代码在 grow(int minCapacity) 方法里：
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
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oldCapacity >> 1是右移一位，等价于整数除以 2（向下取整），比/ 2运算更快、更底层 - 所以 10 → 10 + 5 = 15；15 → 15 + 7 = 22；22 → 22 + 11 = 33；依此类推
- 这不是固定倍率，而是“尝试按 1.5 倍扩”，若仍不够，下一步就直接取所需最小值（如
addAll(100)时当前容量仅 50，则 newCapacity 直接设为 100）
真正的算力隐耗：Arrays.copyOf 的复制成本
扩容真正耗时的环节不是计算新容量，而是这行代码：
elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
- 它本质调用
System.arraycopy()，需把原数组全部元素逐个拷贝到新数组，时间复杂度为 O(n) - 若未预估容量，在循环中反复 add()，可能触发多次扩容：第 11、23、34……次添加都伴随一次完整拷贝，性能呈阶梯式下降
- 虽然 1.5 倍比 2 倍略“浪费”一点内存（非 2 的幂），但对顺序访问为主的 ArrayList 来说，连续性比对齐更重要，这点损耗可接受
如何规避隐耗：预分配是最简单有效的优化
如果你清楚将要放入多少元素，初始化时就指定容量，可完全避免早期扩容：
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new ArrayList(100)：直接分配长度为 100 的数组，前 100 次 add() 零扩容 -
new ArrayList(list.size())：从已有集合构建时复用大小，常见于中间转换场景 - 批量操作优先用
addAll()而非循环add()，它会一次性计算总需容量，减少扩容次数
