原文链接：Bougie的博客

题目泉源

运用百度舆图时，挪动舆图,我们发明百度舆图右上角的地区名称是随当前舆图显现地区自动变化的。对此，我仿写了一个盘算舆图当前地区的要领。

处理思绪

舆图全部屏幕是一个矩形，为了轻易盘算，我们能够把舆图每一个都市也算作矩形，即为都市的Extent或BBox。如图所示。剖析当前屏幕每一个地区的面积占比即可猎取当前舆图地区。

代码完成

舆图引擎引荐运用maptalks。预备好areaExtent JSON数据，数据格式以下所示：

[{
    "name": "密云县",
    "cp": [117.0923, 40.5121],
    "id": 110228,
    "extent": [116.6776, 40.223, 117.507, 40.8012]
}, {
    "name": "怀柔区",
    "cp": [116.6377, 40.6219],
    "id": 110116,
    "extent": [116.2875, 40.2292, 116.8863, 41.0607]
}, {
    "name": "房山区",
    "cp": [115.8453, 39.7163],
    "id": 110111,
    "extent": [115.4361, 39.5082, 116.2546, 39.925]
}...]

起首预备辅佐函数

/**
* 猎取两个矩形交织的矩形
* 
* @param {any} rectA [startX, startY, endX, endY]
* @param {any} rectB [startX, startY, endX, endY]
* @returns 
*/
function getCrossRect(rectA, rectB) {
    if (rectB[0] > rectA[2] || rectB[2] < rectA[0] || rectB[1] > rectA[3] || rectB[3] < rectA[1]) return [0, 0, 0, 0]
    let startX = rectA[0] > rectB[0] ? rectA[0] : rectB[0],
        startY = rectA[1] > rectB[1] ? rectA[1] : rectB[1],
        endX = rectA[2] < rectB[2] ? rectA[2] : rectB[2],
        endY = rectA[3] < rectB[3] ? rectA[3] : rectB[3]
    return [startX, startY, endX, endY]
}

/**
* 矩形面积
* 
* @param {any} rect [startX, startY, endX, endY]
* @returns 
*/
function square(rect) {
    return (rect[2] - rect[0]) * (rect[3] - rect[1])
}

/**
* 猎取矩形中心
* 
* @param {any} rect [startX, startY, endX, endY]
* @returns 
*/
function getCenter(rect) {
    return [(rect[0] + rect[2]) / 2, (rect[1] + rect[3]) / 2]
}

/**
* 取得两个点间隔的平方
* 
* @param {any} pA 
* @param {any} pB 
* @returns 
*/
function lineLength(pA, pB) {
    return (pA[0] - pB[0]) ** 2 + (pA[1] - pB[1]) ** 2
}

export default {
    getCrossRect,
    square,
    getCenter,
    lineLength
}

命名为square.js。

在舆图缩放或平移后（viewchange）遍历areaExtent：

const centerOffset = 0.25,    // 盘算屏幕舆图中心地区都市占比，进步准确度
        minRatio = 0.7            // 最小占比，都市面积占比大于此占比时进入候选
map.on('viewchange', function (evt) {
    let extent = map.getExtent(),
        xOffset = (extent.xmax - extent.xmin) * centerOffset,
        yOffset = (extent.ymax - extent.ymin) * centerOffset,
        // 舆图中心50%地区
        mainExtent = [extent.xmin + xOffset, extent.ymin + yOffset, extent.xmax - xOffset, extent.ymax - yOffset],  // 舆图中心50%地区边境矩形
        mainCenter = square.getCenter(mainExtent),    // 舆图中心50%地区中心
        candidate = areaExtent.filter(i => {
            let crossRect = square.getCrossRect(i.extent, mainExtent)    // 都市与屏幕舆图中心交织的矩形
            return square.square(crossRect) / square.square(mainExtent) > minRatio    // 挑选候选都市
        })
    let curArea = candidate.sort((a, b) => {
        return square.lineLength(a.cp, mainCenter) - square.lineLength(b.cp, mainCenter)
    })[0]    // 取得间隔舆图中心间隔最短的都市
})

终究，我们取得的curArea即为舆图当前显现地区。