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淺談附近地點搜索

褰辯話 / 2300人閱讀

摘要:編碼的前綴可以表示更大的區域,查找附近的,非常方便。百度拾取坐標地址編碼精度為位時,大概為附近千米。在經度相等的情況下緯度每隔度,距離相差約米每隔度,距離相差約米每隔度,距離相差約米每隔度,距離相差約米每隔度,距離相差約米。

隨著移動端的普及,很多 App應用 都有 LBS 功能。

附近的銀行、

附近的飯店、

附近的超市、

附近的廁所、

...

以上的需求很類似,實現的原理也大致相同。

定位方式有哪些?

基于 GPS

基于運營商基站

基于WiFi

基于藍牙

基于傳感器

我們主要應用基于 GPS 進行定位。

其他定位方式,大家可以 Google 了解下。

實現原理

以獲取附近的飯店為例子。

數據采集:

首先將飯店數據(經緯度和其他信息)存儲到數據庫中。

附近算法:

用戶將自己的坐標傳給服務端,服務端通過用戶當前坐標,查詢出附近的飯店。

接下來,我們就主要聊聊如何通過坐標查詢出附近飯店的算法?

當當當當,GeoHash 閃亮登場。

GeoHash 算法

GeoHash 算法 是一種地址編碼,它能把二維的經緯度編碼成一維的字符串。

重點:經緯度坐標為GPS坐標。

優點:

利用一個字段表示經緯度,給字段加上索引,效率高。

編碼的前綴可以表示更大的區域,查找附近的,非常方便。

編碼暴露,也不會暴露自己的精確坐標,有助于隱私保護。

算法:

以 經緯度 (39.92324,116.3906) 為例進行分析。

首先將緯度范圍 (-90, 90) 平分成兩個區間 (-90,0)、(0, 90)。

如果目標緯度位于前一個區間,則編碼為0,否則編碼為1。

由于 39.92324 屬于 (0, 90),所以取編碼為1。

然后再將 (0, 90) 分成 (0, 45), (45, 90)兩個區間。

然而 39.92324 位于 (0, 45),所以編碼為 0。

以此類推,直到精度符合要求為止。

得到緯度編碼為 1011 1000 1100 0111 1001。

緯度范圍 區間(0) 區間(1) 區間
(-90, 90) (-90, 0.0) (0.0, 90) 1
(0.0, 90) (0.0, 45.0) (45.0, 90) 0
(0.0, 45.0) (0.0, 22.5) (22.5, 45.0) 1
(22.5, 45.0) (22.5, 33.75) (33.75, 45.0) 1
(33.75, 45.0) (33.75, 39.375) (39.375, 45.0) 1
(39.375, 45.0) (39.375, 42.1875) (42.1875, 45.0) 0
(39.375, 42.1875) (39.375, 40.7812) (40.7812, 42.1875) 0
(39.375, 40.7812) (39.375, 40.0781) (40.0781, 40.7812) 0
(39.375, 40.0781) (39.375, 39.7265) (39.7265, 40.0781) 1
(39.7265, 40.0781) (39.375, 39.7265) (39.7265, 40.0781) 1
(39.9023, 40.0781) (39.9023, 39.9902) (39.9902, 40.0781) 0
(39.9023, 39.9902) (39.9023, 39.9462) (39.9462, 39.9902) 0
(39.9023, 39.9462) (39.9023, 39.9243) (39.9243, 39.9462) 0
(39.9023, 39.9243) (39.9023, 39.9133) (39.9133, 39.9243) 1
(39.9133, 39.9243) (39.9133, 39.9188) (39.9188, 39.9243) 1
(39.9188, 39.9243) (39.9188, 39.9215) (39.9215, 39.9243) 1

經度也用同樣的算法,對 (-180, 180) 依次細分。

得到經度的編碼為 1101 0010 1100 0100 0100。

經度范圍 區間(0) 區間(1) 區間
(-180, 180) (-180, 0.0) (0.0, 180) 1
(0.0, 180) (0.0, 90.0) (90.0, 180) 1
(90.0, 180) (90.0, 135.0) (135.0, 180) 0
(90.0, 135.0) (90.0, 112.5) (112.5, 135.0) 1
(112.5, 135.0) (112.5, 123.75) (123.75, 135.0) 0
(112.5, 123.75) (112.5, 118.125) (118.125, 123.75) 0
(112.5, 118.125) (112.5, 115.312) (115.312, 118.125) 1
(115.312, 118.125) (115.312, 116.718) (116.718, 118.125) 0
(115.312, 116.718) (115.312, 116.015) (116.015, 116.718) 1
(116.015, 116.718) (116.015, 116.367) (116.367, 116.718) 1
(116.367, 116.718) (116.367, 116.542) (116.542, 116.718) 0
(116.367, 116.542) (116.367, 116.455) (116.455, 116.542) 0
(116.367, 116.455) (116.367, 116.411) (116.411, 116.455) 0
(116.367, 116.411) (116.367, 116.389) (116.389, 116.411) 1
(116.389, 116.411) (116.389, 116.400) (116.400, 116.411) 0
(116.389, 116.400) (116.389, 116.394) (116.394, 116.400) 0

接下來將經度和緯度的編碼合并,奇數位是緯度,偶數位是經度。

得到編碼 11100 11101 00100 01111 00000 01101 01011 00001。

最后,用0-9、b-z(去掉a, i, l, o)這32個字母進行base32編碼。

得到 (39.92324, 116.3906) 的編碼為 wx4g0ec1。

十進制 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
base32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 b c d e f g
十進制 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
base32 h j k m n p q r s t u v w x y z

解碼算法與編碼算法相反,先進行base32解碼,然后分離出經緯度。

最后根據二進制編碼對經緯度范圍進行細分即可。

程序處理

在經度和緯度入庫的時候,數據庫新增一個字段geohash,記錄此點的geohash值。

在查詢附近的時候,利用SQL中 like "wx4g0e%" 進行查詢。

查詢出來的結果,根據距離大小進行排序。

geohash 字段可以使用索引。

//[PHP Code] 生成GeoHashCode編碼

$longitude = ""; //經度

$latitude = "";  //緯度

$objGeoHash = new Geohash(); //文末有該類的下載方式

$strGeoHashCode = $objGeoHash->encode($latitude, $longitude);

//在采集數據的時候,這個值保存到數據中即可。
/**
 * [PHP Code] 根據經緯度計算兩點之間的記錄
 * @param $lat1 緯度1
 * @param $lng1 經度1
 * @param $lat2 緯度2
 * @param $lng2 經度2
 * @return float 單位(米)
 */
function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2)
{
    //地球半徑
    $R = 6378137;

    //將角度轉為弧度
    $radLat1 = deg2rad($lat1);
    $radLat2 = deg2rad($lat2);
    $radLng1 = deg2rad($lng1);
    $radLng2 = deg2rad($lng2);

    //結果
    $s = acos(cos($radLat1) * cos($radLat2) * cos($radLng1 - $radLng2)
            + sin($radLat1) * sin($radLat2)) * $R;

    //精度
    $s = round($s * 10000)/10000;

    return  round($s);
}
備注

請了解,百度坐標與GPS坐標互轉。

請了解,谷歌坐標與GPS坐標互轉。

請了解,騰訊坐標與GPS坐標互轉。

...

百度拾取坐標地址:

http://api.map.baidu.com/lbsa...

GeoHash 編碼精度為6位時,大概為附近1千米。

在緯度相等的情況下:

經度每隔0.00001度,距離相差約1米;

每隔0.0001度,距離相差約10米;

每隔0.001度,距離相差約100米;

每隔0.01度,距離相差約1000米;

每隔0.1度,距離相差約10000米。

在經度相等的情況下:

緯度每隔0.00001度,距離相差約1.1米;

每隔0.0001度,距離相差約11米;

每隔0.001度,距離相差約111米;

每隔0.01度,距離相差約1113米;

每隔0.1度,距離相差約11132米。

實際情況據需求而定,可在此基礎上進行擴展。

如果大家需要下載 PHP GeoHash 類庫。

可以關注微信公眾號,回復 “geohash”,即可獲取。


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