查找附近网点geohash算法及实现
2014-12-19 11:40:01 www.hackbase.com 来源：互联网
参考文档：http://blog.csdn.net/wangxiafghj/article/details/9014363geohash 算法原理及实现方式http://blog.charlee.li/geohash-intro/ geohash：用字符串实现附近地点搜索http://blog.sina.com.cn/s/blog …
参考文档：
http://blog.csdn.net/wangxiafghj/article/details/9014363geohash 算法原理及实现方式
http://blog.charlee.li/geohash-intro/ geohash：用字符串实现附近地点搜索
http://blog.sina.com.cn/s/blog_7c05385f0101eofb.html 查找附近点–Geohash方案讨论
http://www.wubiao.info/372 查找附近的xxx 球面距离以及Geohash方案探讨
http://en.wikipedia.org/wiki/Haversine_formula Haversine formula球面距离公式
http://www.codecodex.com/wiki/Calculate_Distance_Between_Two_Points_on_a_Globe 球面距离公式代码实现
http://developer.baidu.com/map/jsdemo.htm#a6_1 球面距离公式验证
http://www.wubiao.info/470 Mysql or Mongodb LBS快速实现方案
geohash有以下几个特点：
首先，geohash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标。某些情况下无法在两列上同时应用索引 （例如MySQL 4之前的版本，Google App Engine的数据层等），利用geohash，只需在一列上应用索引即可。
其次，geohash表示的并不是一个点，而是一个矩形区域。比如编码wx4g0ec19，它表示的是一个矩形区域。 使用者可以发布地址编码，既能表明自己位于北海公园附近，又不至于暴露自己的精确坐标，有助于隐私保护。
第三，编码的前缀可以表示更大的区域。例如wx4g0ec1，它的前缀wx4g0e表示包含编码wx4g0ec1在内的更大范围。 这个特性可以用于附近地点搜索。首先根据用户当前坐标计算geohash（例如wx4g0ec1）然后取其前缀进行查询 （SELECT * FROM place WHERE geohash LIKE ‘wx4g0e%’），即可查询附近的所有地点。
Geohash比直接用经纬度的高效很多。
Geohash算法实现（Java版本）
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01.package com.DistTest;
02.import java.util.BitSet;
03.import java.util.HashMap;
04.
05.public class Geohash {
06.
07. private static int numbits = 6 * 5;
08. final static char[] digits = { ‘0’, ‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’,
09. ‘9’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’, ‘f’, ‘g’, ‘h’, ‘j’, ‘k’, ‘m’, ‘n’, ‘p’,
10. ‘q’, ‘r’, ‘s’, ‘t’, ‘u’, ‘v’, ‘w’, ‘x’, ‘y’, ‘z’ };
11.
12. final static HashMap<Character, Integer> lookup = new HashMap<Character, Integer>();
13. static {
14. int i = 0;
15. for (char c : digits)
16. lookup.put(c, i++);
17. }
18.
19. public double[] decode(String geohash) {
20. StringBuilder buffer = new StringBuilder();
21. for (char c : geohash.toCharArray()) {
22.
23. int i = lookup.get(c) + 32;
24. buffer.append( Integer.toString(i, 2).substring(1) );
25. }
26.
27. BitSet lonset = new BitSet();
28. BitSet latset = new BitSet();
29.
30. //even bits
31. int j =0;
32. for (int i=0; i< numbits*2;i+=2) {
33. boolean isSet = false;
34. if ( i < buffer.length() )
35. isSet = buffer.charAt(i) == ‘1’;
36. lonset.set(j++, isSet);
37. }
38.
39. //odd bits
40. j=0;
41. for (int i=1; i< numbits*2;i+=2) {
42. boolean isSet = false;
43. if ( i < buffer.length() )
44. isSet = buffer.charAt(i) == ‘1’;
45. latset.set(j++, isSet);
46. }
47. //中国地理坐标：东经73°至东经135°，北纬4°至北纬53°
48. double lon = decode(lonset, 70, 140);
49. double lat = decode(latset, 0, 60);
50.
51. return new double[] {lat, lon};
52. }
53.
54. private double decode(BitSet bs, double floor, double ceiling) {
55. double mid = 0;
56. for (int i=0; i<bs.length(); i++) {
57. mid = (floor + ceiling) / 2;
58. if (bs.get(i))
59. floor = mid;
60. else
61. ceiling = mid;
62. }
63. return mid;
64. }
65.
66.
67. public String encode(double lat, double lon) {
68. BitSet latbits = getBits(lat, 0, 60);
69. BitSet lonbits = getBits(lon, 70, 140);
70. StringBuilder buffer = new StringBuilder();
71. for (int i = 0; i < numbits; i++) {
72. buffer.append( (lonbits.get(i))?’1′:’0′);
73. buffer.append( (latbits.get(i))?’1′:’0′);
74. }
75. return base32(Long.parseLong(buffer.toString(), 2));
76. }
77.
78. private BitSet getBits(double lat, double floor, double ceiling) {
79. BitSet buffer = new BitSet(numbits);
80. for (int i = 0; i < numbits; i++) {
81. double mid = (floor + ceiling) / 2;
82. if (lat >= mid) {
83. buffer.set(i);
84. floor = mid;
85. } else {
86. ceiling = mid;
87. }
88. }
89. return buffer;
90. }
91.
92. public static String base32(long i) {
93. char[] buf = new char[65];
94. int charPos = 64;
95. boolean negative = (i < 0);
96. if (!negative)
97. i = -i;
98. while (i <= -32) {
99. buf[charPos–] = digits[(int) (-(i % 32))];
100. i /= 32;
101. }
102. buf[charPos] = digits[(int) (-i)];
103.
104. if (negative)
105. buf[–charPos] = ‘-‘;
106. return new String(buf, charPos, (65 – charPos));
107. }
108.
109.}
球面距离公式：
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01.package com.DistTest;
02.public class Test{
03. private static final double EARTH_RADIUS = 6371000;//赤道半径(单位m)
04.
05. /**
06. * 转化为弧度(rad)
07. * */
08. private static double rad(double d)
09. {
10. return d * Math.PI / 180.0;
11. }
12. /**
13. * 基于googleMap中的算法得到两经纬度之间的距离,计算精度与谷歌地图的距离精度差不多，相差范围在0.2米以下
14. * @param lon1 第一点的精度
15. * @param lat1 第一点的纬度
16. * @param lon2 第二点的精度
17. * @param lat3 第二点的纬度
18. * @return 返回的距离，单位m
19. * */
20. public static double GetDistance(double lon1,double lat1,double lon2, double lat2)
21. {
22. double radLat1 = rad(lat1);
23. double radLat2 = rad(lat2);
24. double a = radLat1 – radLat2;
25. double b = rad(lon1) – rad(lon2);
26. double s = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a/2),2)+Math.cos(radLat1)*Math.cos(radLat2)*Math.pow(Math.sin(b/2),2)));
27. s = s * EARTH_RADIUS;
28. s = Math.round(s * 10000) / 10000;
29. return s;
30. }
31.
32. public static void main(String []args){
33. double lon1=109.0145193757;
34. double lat1=34.236080797698;
35. double lon2=108.9644583556;
36. double lat2=34.286439088548;
37. double dist;
38. String geocode;
39.
40. dist=Test.GetDistance(lon1, lat1, lon2, lat2);
41. System.out.println(“两点相距：” + dist + ” 米”);
42.
43.
44. Geohash geohash = new Geohash();
45. geocode=geohash.encode(lat1, lon1);
46. System.out.println(“当前位置编码：” + geocode);
47.
48. geocode=geohash.encode(lat2, lon2);
49. System.out.println(“远方位置编码：” + geocode);
50.
51. }
52. //wqj7j37sfu03h2xb2q97
53. /*
54.永相逢超市
55.108.83457500177
56.34.256981052624
57.wqj6us6cmkj5bbfj6qdg
58.s6q08ubhhuq7
59.*/
60.}
附近网点距离排序
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01.package com.DistTest;
02.
03.import java.sql.DriverManager;
04.import java.sql.ResultSet;
05.import java.sql.SQLException;
06.import java.sql.Connection;
07.import java.sql.Statement;
08.
09.
10.public class sqlTest {
11.
12. public static void main(String[] args) throws Exception {
13. Connection conn = null;
14. String sql;
15. String url = “jdbc:mysql://132.97.**.**/test?”
16. + “user=***&password=****&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8”;
17.
18. try {
19. Class.forName(“com.mysql.jdbc.Driver”);// 动态加载mysql驱动
20. // System.out.println(“成功加载MySQL驱动程序”);
21. // 一个Connection代表一个数据库连接
22. conn = DriverManager.getConnection(url);
23. // Statement里面带有很多方法，比如executeUpdate可以实现插入，更新和删除等
24. Statement stmt = conn.createStatement();
25. sql = “select * from retailersinfotable limit 1,10”;
26. ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);// executeQuery会返回结果的集合，否则返回空值
27. double lon1=109.0145193757;
28. double lat1=34.236080797698;
29. System.out.println(“当前位置：”);
30. int i=0;
31. String[][] array = new String[10][3];
32. while (rs.next()){
33. //从数据库取出地理坐标
34. double lon2=Double.parseDouble(rs.getString(“Longitude”));
35. double lat2=Double.parseDouble(rs.getString(“Latitude”));
36.
37. //根据地理坐标，生成geohash编码
38. Geohash geohash = new Geohash();
39. String geocode=geohash.encode(lat2, lon2).substring(0, 9);
40.
41. //计算两点间的距离
42. int dist=(int) Test.GetDistance(lon1, lat1, lon2, lat2);
43.
44. array[i][0]=String.valueOf(i);
45. array[i][1]=geocode;
46. array[i][2]=Integer.toString(dist);
47.
48. i++;
49.
50. // System.out.println(lon2+”—“+lat2+”—“+geocode+”—“+dist);
51. }
52.
53. array=sqlTest.getOrder(array); //二维数组排序
54. sqlTest.showArray(array); //打印数组
55.
56.
57.
58.
59. } catch (SQLException e) {
60. System.out.println(“MySQL操作错误”);
61. e.printStackTrace();
62. } finally {
63. conn.close();
64. }
65.
66. }
67. /*
68. * 二维数组排序，比较array[][2]的值，返回二维数组
69. * */
70. public static String[][] getOrder(String[][] array){
71. for (int j = 0; j < array.length ; j++) {
72. for (int bb = 0; bb < array.length – 1; bb++) {
73. String[] ss;
74. int a1=Integer.valueOf(array[bb][2]); //转化成int型比较大小
75. int a2=Integer.valueOf(array[bb+1][2]);
76. if (a1>a2) {
77. ss = array[bb];
78. array[bb] = array[bb + 1];
79. array[bb + 1] = ss;
80.
81. }
82. }
83. }
84. return array;
85. }
86.
87. /*打印数组*/
88. public static void showArray(String[][] array){
89. for(int a=0;a<array.length;a++){
90. for(int j=0;j<array[0].length;j++)
91. System.out.print(array[a][j]+” “);
92. System.out.println();
93. }
94. }
95.
96.}
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