哈希表是一种根据关键字直接访问存储位置的数据结构，它通常由一个数组和一种哈希函数来实现。哈希表的优点是查找速度非常快，时间复杂度为O(1)，而缺点则是空间利用率低，且哈希表的性能与哈希函数的选择有很大关系。

应用场景：

1. 模拟映射关系：哈希表可以将一个键值对映射到数组的一个位置上，以实现快速的查找、插入和删除操作。在Python中，可以使用dict类型来实现哈希表。

2. 缓存机制：在实际开发中，我们经常需要存储一些数据，而这些数据又经常需要被读取。这时，我们可以使用哈希表来实现一个缓存，将常用数据缓存到内存中，从而提高程序的运行效率。

3. 去重操作：哈希表可以快速地对重复数据进行去重操作，从而节省时间和空间开销。例如，我们可以使用哈希表来对一个列表进行去重操作。

4. 计数器：哈希表可以用来对某种数据进行计数，并统计出每个元素出现的次数。例如，我们可以使用哈希表来统计一个字符串中每个字符出现的次数。

限制：

1. 哈希冲突：哈希表的不足之一是当两个不同的关键字被映射到数组的同一个位置时，会发生冲突。为了解决这个问题，需要使用冲突解决方法，例如链地址法和开放地址法。

2. 空间开销：哈希表的空间效率较低，因为它需要分配一个足够大的数组来存储所有的数据。为了减小空间开销，可以通过调整哈希函数或缩小数组大小来达到一定的空间优化效果。

下面是Python中哈希表的简单演示：

创建一个哈希表

hash_map = {}

添加键值对

hash_map['pidan'] = 1
hash_map['bian'] = 2
hash_map['cheng'] = 3

访问数据

print(hash_map['pidan']) # 输出 1

删除键值对

del hash_map['cheng']

遍历哈希表

for key, value in hash_map.items():
print(key, value)

输出

pidan 1

bian 2