第14章关于哈希表的高级内容是在深入理解和优化哈希表应用中非常重要的一部分。在这一章中，我们将讨论几个关键的高级主题，这些主题不仅有助于优化哈希表性能，还有助于扩展其在不同应用场景下的应用。

1. 哈希函数改进

哈希函数在哈希表中起着关键作用，它影响到数据的分布和查找效率。研究和选择一个合适的哈希函数可以显著提高性能。要考虑的因素包括：
- 随机性：哈希函数应避免产生冲突，即不同的输入应尽量输出不同的哈希值。
- 计算复杂度：哈希函数应该高效，不应成为性能的瓶颈。
- 适用性：特定应用场景可能需要定制的哈希函数。

2. 动态扩展和收缩

在处理动态数据集时，哈希表需要支持动态扩展和收缩。关键点包括：
- 重新哈希（Rehashing）：当负载因子超过某个阈值时，通常需要增加哈希表的容量并重新分配所有键值对。
- 策略选择：选择合适的惩罚策略和扩展倍数可以平衡内存使用和查找效率。
- 收缩机制：当负载因子降低到某个程度时，收缩哈希表以节省内存。

3. 冲突解决策略

不同的冲突解决策略影响哈希表的性能：
- 开放地址法：线性探测、二次探测和双重散列法。
- 链地址法：利用链表、红黑树或其他数据结构来存储冲突元素。
- 选择合适的策略：根据具体应用场景选择合适的冲突解决方法。

4. 特殊优化

针对特定场景可以进行一些特别的优化：
- 局部性优化：设计以提升缓存命中率。
- 并发优化：在多线程环境中应用细粒度锁或者无锁结构。
- 内存管理：通过减少内存分配操作来提升效率。

5. 哈希表在现代应用中的应用

• 缓存系统：如LRU缓存。
• 数据库索引：快速查找数据记录。
• 内存管理：垃圾回收器中的卡表（card table）。

总之，这一章覆盖了在实际编程中优化和扩展哈希表的各个方面。在理解和应用这些高级内容时，需要结合具体情况进行调整，找出最适合您项目需求的实现方法。