Geohash算法原理及实现 |
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Geohash算法原理及实现
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最近需要实现一个功能，查找车辆附近的加油站，如果车和加油站距离在200米以内，则查找成功。 加油站数量肯定不小，能否缩小查找范围，否则以遍历形式，效率肯定高不了。 Geohash算法就是将经纬度编码，将二维变一维，给地址位置分区的一种算法。 基本原理GeoHash是一种地址编码方法。他能够把二维的空间经纬度数据编码成一个字符串 我们知道，经度范围是东经180到西经180，纬度范围是南纬90到北纬90，我们设定西经为负，南纬为负，所以地球上的经度范围就是[-180， 180]，纬度范围就是[-90，90]。如果以本初子午线、赤道为界，地球可以分成4个部分。 如果纬度范围[-90°, 0°)用二进制0代表，（0°, 90°]用二进制1代表，经度范围[-180°, 0°)用二进制0代表，（0°, 180°]用二进制1代表，那么地球可以分成如下4个部分 如果在小块范围内递归对半划分呢？ 可以看到，划分的区域更多了，也更精确了。geohash算法就是基于这种思想，划分的次数更多，区域更多，区域面积更小了。通过将经纬度编码，给地理位置分区 Geohash算法 Geohash算法一共有三步。 首先将经纬度变成二进制。比如这样一个点（39.923201, 116.390705） 纬度的范围是（-90，90），其中间值为0。对于纬度39.923201，在区间（0，90）中，因此得到一个1；（0，90）区间的中间值为45度，纬度39.923201小于45，因此得到一个0，依次计算下去，即可得到纬度的二进制表示，如下表： 最后得到纬度的二进制表示为： 10111000110001111001同理可以得到经度116.390705的二进制表示为： 11010010110001000100 第2步，就是将经纬度合并。经度占偶数位，纬度占奇数位，注意，0也是偶数位。 11100 11101 00100 01111 00000 01101 01011 00001 第3步，按照Base32进行编码Base32编码表的其中一种如下，是用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）这32个字母进行编码。具体操作是先将上一步得到的合并后二进制转换为10进制数据，然后对应生成Base32码。需要注意的是，将5个二进制位转换成一个base32码。上例最终得到的值为 wx4g0ec1Geohash比直接用经纬度的高效很多，而且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。 GeoHash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标。在数据库中可以实现在一列上应用索引（某些情况下无法在两列上同时应用索引）GeoHash表示的并不是一个点，而是一个矩形区域GeoHash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编码越长，表示的范围越小，位置也越精确。因此我们就可以通过比较GeoHash匹配的位数来判断两个点之间的大概距离。 如图，如果车在红点位置，区域内还有一个黄点。相邻区域内的绿点明显离红点更近。但因为黄点的编码和红点一样，最终找到的将是黄点。这就有问题了。 要解决这个问题，很简单，只要再查找周边8个区域内的点，看哪个离自己更近即可。 另外就是曲线突变问题。本文第2张图片比较好地解释了这个问题。其中0111和1000两个编码非常相近，但它们的实际距离确很远。所以编码相近的两个单位，并不一定真实距离很近，这需要实际计算两个点的距离才行。 代码实现geohash原理清楚后，代码实现就比较简单了。不过仍然有一个问题需要解决，就是如何计算周边的8个区域key值呢 假设我们计算的key值是6位，那么二进制位数就是 6*5 = 30位，所以经纬度分别是15位。我们以纬度为例，纬度会均分15次。这样我们很容易能够算出15次后，划分的最小单位是多少 private void setMinLatLng() { minLat = MAXLAT - MINLAT; for (int i = 0; i minLng /= 2.0; } }得到了最小单位，那么周边区域的经纬度也可以计算得到了。比如说左边区域的经度肯定是自身经度减去最小经度单位。纬度也可以通过加减，得到上下的纬度值，最终周围8个单位也可以计算得到。 可以到 http://geohash.co/ 进行geohash编码，以确定自己代码是否写错 整体代码如下所示： public class GeoHash { public static final double MINLAT = -90; public static final double MAXLAT = 90; public static final double MINLNG = -180; public static final double MAXLNG = 180; private static int numbits = 3 * 5; //经纬度单独编码长度 private static double minLat; private static double minLng; private final static char[] digits = { '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'j', 'k', 'm', 'n', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z' }; //定义编码映射关系 final static HashMap lookup = new HashMap(); //初始化编码映射内容 static { int i = 0; for (char c : digits) lookup.put(c, i++); } public GeoHash(){ setMinLatLng(); } public String encode(double lat, double lon) { BitSet latbits = getBits(lat, -90, 90); BitSet lonbits = getBits(lon, -180, 180); StringBuilder buffer = new StringBuilder(); for (int i = 0; i //Log.i("okunu", "getArroundGeoHash lat = " + lat + " lng = " + lon); ArrayList list = new ArrayList(); double uplat = lat + minLat; double downLat = lat - minLat; double leftlng = lon - minLng; double rightLng = lon + minLng; String leftUp = encode(uplat, leftlng); list.add(leftUp); String leftMid = encode(lat, leftlng); list.add(leftMid); String leftDown = encode(downLat, leftlng); list.add(leftDown); String midUp = encode(uplat, lon); list.add(midUp); String midMid = encode(lat, lon); list.add(midMid); String midDown = encode(downLat, lon); list.add(midDown); String rightUp = encode(uplat, rightLng); list.add(rightUp); String rightMid = encode(lat, rightLng); list.add(rightMid); String rightDown = encode(downLat, rightLng); list.add(rightDown); //Log.i("okunu", "getArroundGeoHash list = " + list.toString()); return list; } //根据经纬度和范围，获取对应的二进制 private BitSet getBits(double lat, double floor, double ceiling) { BitSet buffer = new BitSet(numbits); for (int i = 0; i buffer.set(i); floor = mid; } else { ceiling = mid; } } return buffer; } //将经纬度合并后的二进制进行指定的32位编码 private String base32(long i) { char[] buf = new char[65]; int charPos = 64; boolean negative = (i buf[charPos--] = digits[(int) (-(i % 32))]; i /= 32; } buf[charPos] = digits[(int) (-i)]; if (negative){ buf[--charPos] = '-'; } return new String(buf, charPos, (65 - charPos)); } private void setMinLatLng() { minLat = MAXLAT - MINLAT; for (int i = 0; i minLng /= 2.0; } } //根据二进制和范围解码 private double decode(BitSet bs, double floor, double ceiling) { double mid = 0; for (int i=0; i StringBuilder buffer = new StringBuilder(); for (char c : geohash.toCharArray()) { int i = lookup.get(c) + 32; buffer.append( Integer.toString(i, 2).substring(1) ); } BitSet lonset = new BitSet(); BitSet latset = new BitSet(); //偶数位，经度 int j =0; for (int i=0; i boolean isSet = false; if ( i GeoHash geohash = new GeoHash(); // String s = geohash.encode(40.222012, 116.248283); // System.out.println(s); geohash.getArroundGeoHash(40.222012, 116.248283); // double[] geo = geohash.decode(s); // System.out.println(geo[0]+" "+geo[1]); } } |
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