HashMap扩容时选择2的n次幂作为新的容量，主要基于以下几个关键原因：

一、位运算效率

• 高效计算索引：当HashMap的容量是2的n次幂时，可以通过位运算（与操作）高效地计算元素的索引位置。具体地，计算索引的公式可以从hash % capacity简化为hash & (capacity - 1)。这个操作仅涉及位与运算，比取模操作更快。
• 优化性能：位运算仅仅涉及简单的二进制位操作，而不需要复杂的算术计算。相比之下，取模运算涉及到除法运算，这是CPU中相对复杂和耗时的操作之一。因此，使用2的n次幂作为容量可以显著提高HashMap的性能。

二、元素分布均匀性

• 减少哈希冲突：利用哈希码的低位直接作为数组索引，可以确保元素能够被均匀分布在整个HashMap中。这种设计有助于在理想情况下减少哈希冲突，提高HashMap的整体性能。
• 优化数据存储：当元素分布均匀时，HashMap的桶（或槽）利用率会更高，从而减少空间浪费并提高存储效率。

三、扩容便捷性

• 简化扩容过程：HashMap的扩容机制是以2倍的形式进行扩容。当容量是2的n次幂时，扩容后的新容量也是2的n+1次幂。这样，在进行扩容重新分布元素时，只需要对参与计算的最高位进行检测。如果为1，则向高位移动2^(n-1)位；如果为0，则保持不动。这种设计简化了扩容过程，并减少了重新计算所有key的hash值再重新分布的开销。
• 保持元素相对位置：在扩容过程中，已存在的键值对在新的表中的位置可能是原索引或原索引+原容量。这种设计有助于保持元素在扩容前后的相对位置关系，从而在一定程度上减少了因扩容而带来的性能损失。

综上所述，HashMap扩容时选择2的n次幂作为新的容量是基于位运算效率、元素分布均匀性和扩容便捷性等多方面的考虑。这种设计有助于优化HashMap的性能并提高数据存储效率。