zoukankan      html  css  js  c++  java
  • geohash


     geohash基本原理是将地球理解为一个二维平面,将平面递归分解成更小的子块,每个子块在一定经纬度范围内拥有相同的编码,这种方式简单粗暴,可以满足对小规模的数据进行经纬度的检索

    目录:

    • 经纬度常识
    • 认识geohash
    • geohash算法
    • geohash原理
    • 对照表

    经纬度常识

    • 经线是纵的,经度是横的,用于表示不同的经线,纬线是横的,纬度是纵的,用于表示不同的纬线,如下图
    • 纬线:地球仪上的横线,lat,赤道是最大的纬线,从赤道开始分为北纬和南纬,都是0-90°,纬线是角度数值,并不是米;
    • 经线:地球仪上的竖线,lng,子午线为0°,分为西经和东经,都是0-180°,经线也是角度数值;
    • 经纬线和米的换算:经度或者纬度0.00001度,约等于1米,这个在GPS测算距离的时候可以体会到,GPS只要精确到小数点后五位,就是10米范围内的精度
    • 经度0度的位置为本初子午线,在180度的位置转为西经,数字由大到小依次经过北美洲到达西欧.纬度0度的位置为赤道
    • 为了便于理解,将地球看成一个基于经纬度线的坐标系。纬线就是平行于赤道平面的那些平面的周线,经线就是连接南北两极的大圆线的半圆弧。纬度分为北纬(正),南纬(负),赤道所在的纬度值为0。经度以本初子午线界(本初子午线经度为0),分为东经(正),西经(负)。故纬度范围可表示为[-90o, 0o),(0o, 90o],经度范围可表示为[-180o, 0o),(0o, 180o]
    • 将经度和纬度看成二维坐标系中的两个纬度,横轴表示经度,纵轴表示纬度,如上图

    认识geohash

    • GeoHash将二维的经纬度转换成字符串,比如下图展示了北京9个区域的GeoHash字符串,分别是WX4ER,WX4G2、WX4G3等等,每一个字符串代表了某一矩形区域。也就是说,这个矩形区域内所有的点(经纬度坐标)都共享相同的GeoHash字符串,这样既可以保护隐私(只表示大概区域位置而不是具体的点),又比较容易做缓存。

    • 不同的编码长度,表示不同的范围区间,字符串越长,表示的范围越精确
    • 字符串相似的表示距离相近(特殊情况后文阐述),这样可以利用字符串的前缀匹配来查询附近的POI信息。如下两个图所示,一个在城区,一个在郊区,城区的GeoHash字符串之间比较相似,郊区的字符串之间也比较相似,而城区和郊区的GeoHash字符串相似程度要低些

    • 总结:GeoHash就是一种将经纬度转换成字符串的方法,并且使得在大部分情况下,字符串前缀匹配越多的距离越近

    geohash算法

        以经纬度值:(116.389550, 39.928167)进行算法说明,对纬度39.928167进行逼近编码 (地球纬度区间是[-90,90])
    1. 区间[-90,90]进行二分为[-90,0),[0,90],称为左右区间,可以确定39.928167属于右区间[0,90],给标记为1
    2. 接着将区间[0,90]进行二分为 [0,45),[45,90],可以确定39.928167属于左区间 [0,45),给标记为0
    3. 递归上述过程39.928167总是属于某个区间[a,b]。随着每次迭代区间[a,b]总在缩小,并越来越逼近39.928167
    4. 如果给定的纬度x(39.928167)属于左区间,则记录0,如果属于右区间则记录1,序列的长度跟给定的区间划分次数有关,如下图

    1. 同理,地球经度区间是[-180,180],可以对经度116.389550进行编码
      通过上述计算,纬度产生的编码为1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0,经度产生的编码为1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1
      合并:偶数位放经度,奇数位放纬度,把2串编码组合生成新串如下图:

     首先将11100 11101 00100 01111 0000  01101转成十进制,对应着28、29、4、15,0,13 十进制对应的base32编码就是wx4g0e,如下图

    • Ø同理,将编码转换成经纬度的解码算法与之相反

     geohash原理

    • Geohash其实就是将整个地图或者某个分割所得的区域进行一次划分,由于采用的是base32编码方式,即Geohash中的每一个字母或者数字(如wx4g0e中的w)都是由5bits组成(2^5 = 32,base32),这5bits可以有32中不同的组合(0~31),这样我们可以将整个地图区域分为32个区域,通过00000 ~ 11111来标识这32个区域。第一次对地图划分后的情况如下图所示(每个区域中的编号对应于该区域所对应的编码):

    • Geohash的0、1串序列是经度0、1序列和纬度0、1序列中的数字交替进行排列的,偶数位对应的序列为经度序列,奇数位对应的序列为纬度序列,在进行第一次划分时,Geohash0、1序列中的前5个bits(11100),那么这5bits中有3bits是表示经度,2bits表示纬度,所以第一次划分时,是将经度划分成8个区段(2^3 = 8),将纬度划分为4个区段(2^2 = 4),这样就形成了32个区域。如下图
    • 同理,可以按照第一次划分所采用的方式对第一次划分所得的32个区域各自再次划分. 
    • 对照表
  • 相关阅读:
    SpringBoot | Thymeleaf | 局部更新
    面试 | 冒泡排序优化
    JSP && Servlet | AXIS 0配置 入门
    155. 最小栈
    idea | 命名空间改过后重新导入项目方法
    Java | 基础归纳 | Map.Entry<String, String>
    08_Azkaban案例实践1_Command单一job示例
    07_Azkaban工作流调度器简介及其安装
    06_工作流调度器概述
    05_ Flume多级Agent之间串联案例
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cgmcoding/p/13809857.html
Copyright © 2011-2022 走看看