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  • Geohash算法原理及实现

    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

      wx4g0ec1
    

    Geohash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。

    问题

    geohash算法有两个问题。首先是边缘问题。

    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 < numbits; i++) {
            minLat /= 2.0;
        }
        minLng = MAXLNG - MINLNG;
        for (int i = 0; i < numbits; 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<Character, Integer> lookup = new HashMap<Character, Integer>();
    //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 < numbits; i++) {
            buffer.append( (lonbits.get(i))?'1':'0');
            buffer.append( (latbits.get(i))?'1':'0');
        }
        String code = base32(Long.parseLong(buffer.toString(), 2));
        //Log.i("okunu", "encode  lat = " + lat + "  lng = " + lon + "  code = " + code);
        return code;
    }
    
    public ArrayList<String> getArroundGeoHash(double lat, double lon){
        //Log.i("okunu", "getArroundGeoHash  lat = " + lat + "  lng = " + lon);
        ArrayList<String> 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 < numbits; i++) {
            double mid = (floor + ceiling) / 2;
            if (lat >= mid) {
                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 < 0);
        if (!negative){
            i = -i;
        }
        while (i <= -32) {
            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 < numbits; i++) {
            minLat /= 2.0;
        }
        minLng = MAXLNG - MINLNG;
        for (int i = 0; i < numbits; 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<bs.length(); i++) {
            mid = (floor + ceiling) / 2;
            if (bs.get(i))
                floor = mid;
            else
                ceiling = mid;
        }
        return mid;
    }
    
    //对编码后的字符串解码
    public double[] decode(String geohash) {
        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< numbits*2;i+=2) {
            boolean isSet = false;
            if ( i < buffer.length() )
                isSet = buffer.charAt(i) == '1';
            lonset.set(j++, isSet);
        }
    
        //奇数位,纬度
        j=0;
        for (int i=1; i< numbits*2;i+=2) {
            boolean isSet = false;
            if ( i < buffer.length() )
                isSet = buffer.charAt(i) == '1';
            latset.set(j++, isSet);
        }
    
        double lon = decode(lonset, -180, 180);
        double lat = decode(latset, -90, 90);
    
        return new double[] {lat, lon};
    }
    
    public static void main(String[] args)  throws Exception{
        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]);
    }
    }

    参考地址:geohash 经纬度地址编码

    Base32编码

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    非学,无以致疑;非问,无以广识

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