BKDRHash PHP 是一种哈希算法，广泛应用于字符串哈希的计算中。此算法基于每个字符串中的字符，将其转化为一个整数值，用于字符串哈希的计算。在 PHP 编程中，我们经常会利用 BKDRHash 进行字符串哈希，以用于数据压缩、缓存控制等场合。

举个例子，我们可以使用 BKDRHash 算法来计算两个字符串之间的相似度。比如说，假如我们有两个字符串 $str_1$ 和 $str_2$，我们可以分别对它们进行哈希，然后用离散数学中的算法来计算它们之间的哈希值，从而得到它们之间的相似度。

function BKDRHash($str){
$seed = 131;
$hash = 0;
$len = strlen($str);
for($i = 0; $i < $len; $i++){
$hash = (int)(($hash * $seed) + ord($str{$i}));
}
return $hash;
}
$str1 = "Hello World";
$str2 = "Hello PHP";
$hash1 = BKDRHash($str1);
$hash2 = BKDRHash($str2);
$distance = hammingDistance($hash1, $hash2);
echo("The distance between ".$str1." and ".$str2." is ".$distance);

上述代码实现了 BKDRHash 算法的 PHP 版本，我们将两个字符串哈希后得到的哈希值放入 hammingDistance 函数中计算，得到它们之间的哈希距离。

由于 BKDRHash 算法简单易用，因此在实际编程中得到了广泛的应用。例如，在网站开发中，我们可以使用 BKDRHash 算法来计算客户端的 IP 地址，以此来实现基于 IP 地址的会话保持。又例如，在文件管理器中，我们可以使用 BKDRHash 算法来计算文件的哈希值，以此来判断文件是否一致或者是否被修改。

除此之外，BKDRHash 算法还可以用于算法升级。比如说，在字典匹配中，我们可以使用 BKDRHash 算法来计算字典中单词的哈希值，并记录其出现的频率。在实际匹配中，我们可以先将匹配文本进行哈希计算，再与字典中的哈希值进行比较，从而实现快速匹配。

最后，需要注意的是，在使用 BKDRHash 算法时，我们需要选择一个适当的哈希种子，以确保哈希冲突率的控制。同时，我们还需要注意数据类型的选择，以避免数据溢出和精度问题。