周围的餐馆有哪些?GeoHash算法
Posted 开发者
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了周围的餐馆有哪些?GeoHash算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
开发者(KaiFaX)
面向开发者、程序员的专业平台!
当今年代,每个人都有智能手机,出门在外,自然离不开使用手机地图了,查找附近的餐馆,附近的地铁站,非常方便,可是在这项技术背后又隐藏着什么算法呢?这篇博客将会讲述这个技术背后的GeoHash算法以及基本的实现。
首先既然算法名字叫做GeoHash了那么对单词比较敏感的人可能已经猜出来了,差不多就是对当前的位置生成一个Hash值,然后再比较相似吧,是的,大概就是这个样子。
GeoHash的原理就是讲一个地理位置的经纬度,转换成一个可以排序,可以比较的的Hash字符串。这个字符串。
GeoHash代表的不是一个精确地的标,而是一个区域,当Hash值越长的时候,这个hash代表的区域越小,就越精确,比如 wtw3eegq 这个Hash就是上海南京西路周围的的一块,但是 只有前6位 wtw3ee 的话这个Hash代表的区域面积就比 wtw3eegq要大,但是 wtw3eegq 是包扩在 wtw3ee 这个区域里面的,所以可以用这个特性来查找一个坐标周围的餐馆之类的地方。
GeoHash就是这样,他将地球首先分为四个象限,之后每一象限再平分为四个象限,就是这样无限细分下去,这样,地球就根据坐标分为了若干区域,每个区域都会根据算法来生成一个Hash值,Hash值越相似就代表两个区域的位置越近。
接下来将会讨论这个算法的具体细节:
计算纬度
比如我们需要计算 坐标 121.443469, 31.22246 的GeoHash值
首先将纬度范围(-90, 90)平分成两个区间(-90,0)、(0, 90),如果目标纬度位于前一个区间,则编码为0,否则编码为1。
由于31.22246属于(0, 90),所以取编码为1。
然后再将(0, 90)分成 (0, 45), (45, 90)两个区间,而31.22246位于(0, 45),所以编码为0。
就和中学时代学过的二分法解方程一样简单,对吧~
以此类推,直到精度符合要求为止,得到编码为1010 1100 0110 0111 1100 ,下面的表只是计算了前8位,可以看出,二分次数越多,取得的值就越精确。
left | mid | right | bit |
---|---|---|---|
-90 | 0 | 90 | 1 |
0 | 22.5 | 45 | 0 |
22.5 | 33.75 | 45 | 1 |
22.5 | 30 | 37.5 | 0 |
30 | 33.75 | 37.5 | 1 |
30 | 31.875 | 33.75 | 1 |
30 | 30.9375 | 31.875 | 0 |
30.9375 | 31.40625 | 31.875 | 0 |
接下来看经度
计算经度
首先将经度范围(-180, 180)平分成两个区间(-180,0)、(0, 180),如果目标经度位于前一个区间,则编码为0,否则编码为1。
由于121.443469属于(0, 180),所以取编码为1。
然后再将(0, 180)分成 (0, 90), (90, 180)两个区间,而121.443469位于(90, 180),所以编码为1。
以此类推,直到精度符合要求为止,得到经度编码为1101 0110 0101 1100 0001 ,下面的表只是计算了前8位。
left | mid | right | bit |
---|---|---|---|
-180 | 0 | 180 | 1 |
0 | 90 | 180 | 1 |
90 | 135 | 180 | 0 |
90 | 112.5 | 135 | 1 |
112.5 | 123.75 | 135 | 0 |
112.5 | 118.125 | 123.75 | 1 |
118.125 | 120.9375 | 123.75 | 1 |
120.9575 | 122.35375 | 123.75 | 0 |
经度纬度合并
接下来将经度和纬度的编码合并,奇数位是纬度,偶数位是经度
10101100011001111100 和 11010110010111000001 合并为:
1110011001111000001101101011010101010010
Base32编码转换
得到合并后的编码之后,每5位一看,转换为十进制,之后按照Base32的编码表来转换为Base32编码
刚才合并的编码为:1110011001111000001101101011010101010010
将他分为11100、11001、11100、00011、01101、01101、01010、10010
十进制为:28, 25, 28, 3, 13, 13, 10, 18
根据编码表转换后的Base32编码值为 wtw3eebk
这个值:wtw3eebk 就是坐标121.443469, 31.22246 的GeoHash值
这样的话只要在坐标入库的时候程序顺便算出坐标的GeoHash值一并入库,就可以实现快速进行周边餐馆查找之类的功能了。
测试
我生成的GeoHash是8位的,通过匹配前6位:wtw3ef,来进行查找,匹配出了下面的餐馆
热辣壹号(淮海中路百盛店)
淮海中路918号百盛商场8层
121.459133,31.217455
wtw3efgy
伊秀寿司(淮海店)
淮海中路918号淮海百盛8层(久事复兴大厦)
121.459291,31.217210
wtw3efgv
丸龟制面(淮海百盛店)
淮海中路918号百盛购物中心B1楼13铺(近陕西南路)
121.459274,31.217533
wtw3efgz
查厘士港式餐厅(淮海中路黄金店)
淮海中路988黄金世界3层
121.458316,31.216696
wtw3efg4
九久日本料理(淮海店)
淮海中路939号巴黎春天百货5楼(地铁1号线陕西南路站)
121.459520,31.216730
wtw3efu4
和高德地图检索周边出来的餐馆差不多:
下面是GeoHash的精度表:
(https://github.com/Yigang0622/GeoHash-Algorithm)
这个项目中有我写的爬虫,查询类和Geohash,Base32相关类
爬虫读取后存为txt,之后查询的时候读取txt作为临时数据库
来源:
原文:http://miketech.it/geohash-algorithm/
如有侵权或不周之处,敬请劳烦联系若飞(微信:1321113940)马上删除,谢谢!
以上是关于周围的餐馆有哪些?GeoHash算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章