在本文中，我们将讨论散列的应用。
散列平均提供恒定时间搜索、插入和删除操作。这就是为什么散列是最常用的数据结构之一，示例问题是不同的元素、项目的计数频率、查找重复项等。
散列还有许多其他应用，包括现代密码学散列函数。下面列出了其中一些应用程序：
- 信息摘要
- 密码验证
- 数据结构（编程语言）
- 编译操作
- Rabin-Karp 算法
- 将文件名和路径链接在一起
信息摘要：
这是加密哈希函数的一个应用。加密散列函数是产生输出的函数，从该输出到达输入几乎是不可能的。散列函数的这种特性称为不可逆性。
让我们举个例子：
假设您必须将文件存储在任何可用的云服务上。您必须确保您存储的文件没有被任何第三方篡改。您可以通过使用加密哈希算法计算该文件的“哈希”来实现。一种常见的加密哈希算法是SHA 256 。如此计算的散列的最大大小为 32 字节。所以一个计算
大量文件的散列不会有问题。您将这些哈希值保存在本地机器上。
现在，当您下载文件时，您将再次计算哈希值。然后将其与先前计算的哈希匹配。因此，您知道您的文件是否被篡改。如果有人篡改文件，文件的哈希值肯定会发生变化。在不更改哈希的情况下篡改文件几乎是不可能的。
密码验证
密码哈希函数在密码验证中非常常用。让我们用一个例子来理解这一点：
当您使用任何需要用户登录的在线网站时，您输入您的电子邮件和密码以验证您尝试使用的帐户属于您。当输入密码时，会计算密码的哈希值，然后将其发送到服务器以验证密码。存储在服务器上的密码实际上是原始密码的计算哈希值。这样做是为了确保当密码从客户端发送到服务器时，没有嗅探。
数据结构（编程语言）：
各种编程语言都有基于哈希表的数据结构。基本思想是创建一个键值对，其中键应该是唯一值，而不同键的值可以相同。这个实现可以在 C++ 中的 unordered_set & unordered_map、 Java的HashSet & HashMap、 Python的dict 等中看到。
编译器操作：
编程语言的关键字与其他标识符的处理方式不同。为了区分编程语言的关键字（if、else、for、return 等）和其他标识符并成功编译程序，编译器将所有这些关键字存储在使用哈希表实现的集合中。
Rabin-Karp 算法：
散列最著名的应用之一是 Rabin-Karp 算法。这基本上是一种字符串搜索算法，它使用散列来查找字符串的任何一组模式。该算法的一个实际应用是检测抄袭。要了解有关 Rabin-Karp 算法的更多信息，请访问搜索模式 |第 3 组（Rabin-Karp 算法）。
将文件名和路径链接在一起：
在本地系统上移动文件时，我们观察到文件的两个非常重要的组成部分，即 file_name 和 file_path。为了存储 file_name 和 file_path 之间的对应关系，系统使用了一个 map(file_name, file_path)，它是使用哈希表实现的。
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