查找附近网点geohash算法及实现 (Java版本)

参考文档:

http://blog.csdn.net/wangxiafghj/article/details/9014363geohash  算法原理及实现方式

http://blog.charlee.li/geohash-intro/  geohash:用字符串实现附近地点搜索

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7c05385f0101eofb.html    查找附近点--Geohash方案讨论

http://www.wubiao.info/372        查找附近的xxx 球面距离以及Geohash方案探讨

http://en.wikipedia.org/wiki/Haversine_formula       Haversine formula球面距离公式

http://www.codecodex.com/wiki/Calculate_Distance_Between_Two_Points_on_a_Globe   球面距离公式代码实现

http://developer.baidu.com/map/jsdemo.htm#a6_1   球面距离公式验证

http://www.wubiao.info/470     Mysql or Mongodb LBS快速实现方案

geohash有以下几个特点:

首先,geohash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标。某些情况下无法在两列上同时应用索引 (例如MySQL 4之前的版本,Google App Engine的数据层等),利用geohash,只需在一列上应用索引即可。

其次,geohash表示的并不是一个点,而是一个矩形区域。比如编码wx4g0ec19,它表示的是一个矩形区域。 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。

第三,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。首先根据用户当前坐标计算geohash(例如wx4g0ec1)然后取其前缀进行查询 (SELECT * FROM place WHERE geohash LIKE ‘wx4g0e%‘),即可查询附近的所有地点。

Geohash比直接用经纬度的高效很多。

Geohash算法实现(Java版本)

package com.DistTest;
import java.util.BitSet;
import java.util.HashMap;

public class Geohash {

        private static int numbits = 6 * 5;
        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' };

        final static HashMap<Character, Integer> lookup = new HashMap<Character, Integer>();
        static {
                int i = 0;
                for (char c : digits)
                        lookup.put(c, i++);
        }

        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();

                //even bits
                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);
                }

                //odd bits
                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);
                }
               //中国地理坐标:东经73°至东经135°,北纬4°至北纬53°
                double lon = decode(lonset, 70, 140);
                double lat = decode(latset, 0, 60);

                return new double[] {lat, lon};
        }

        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;
        }

        public String encode(double lat, double lon) {
                BitSet latbits = getBits(lat, 0, 60);
                BitSet lonbits = getBits(lon, 70, 140);
                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');
                }
                return base32(Long.parseLong(buffer.toString(), 2));
        }

        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;
        }

        public static 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));
        }

}

球面距离公式:

package com.DistTest;
public class Test{
	private static final  double EARTH_RADIUS = 6371000;//赤道半径(单位m)

	/**
	 * 转化为弧度(rad)
	 * */
	private static double rad(double d)
	{
	   return d * Math.PI / 180.0;
	}
	/**
	 * 基于googleMap中的算法得到两经纬度之间的距离,计算精度与谷歌地图的距离精度差不多,相差范围在0.2米以下
	 * @param lon1 第一点的精度
	 * @param lat1 第一点的纬度
	 * @param lon2 第二点的精度
	 * @param lat3 第二点的纬度
	 * @return 返回的距离,单位m
	 * */
	public static double GetDistance(double lon1,double lat1,double lon2, double lat2)
	{
	   double radLat1 = rad(lat1);
	   double radLat2 = rad(lat2);
	   double a = radLat1 - radLat2;
	   double b = rad(lon1) - rad(lon2);
	   double s = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a/2),2)+Math.cos(radLat1)*Math.cos(radLat2)*Math.pow(Math.sin(b/2),2)));
	   s = s * EARTH_RADIUS;
	   s = Math.round(s * 10000) / 10000;
	   return s;
	}

	public static void main(String []args){
	      double lon1=109.0145193757;
	      double lat1=34.236080797698;
	      double lon2=108.9644583556;
	      double lat2=34.286439088548;
	      double dist;
	      String geocode;

	      dist=Test.GetDistance(lon1, lat1, lon2, lat2);
	      System.out.println("两点相距:" + dist + " 米");

	      Geohash geohash = new Geohash();
	      geocode=geohash.encode(lat1, lon1);
	      System.out.println("当前位置编码:" + geocode);

	      geocode=geohash.encode(lat2, lon2);
	      System.out.println("远方位置编码:" + geocode);

	   }
	//wqj7j37sfu03h2xb2q97
	/*
永相逢超市
108.83457500177
34.256981052624
wqj6us6cmkj5bbfj6qdg
s6q08ubhhuq7
*/
}

附近网点距离排序

package com.DistTest;

import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Statement;

public class sqlTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Connection conn = null;
        String sql;
        String url = "jdbc:mysql://132.97.**.**/test?"
                + "user=***&password=****&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8";

        try {
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");// 动态加载mysql驱动
            // System.out.println("成功加载MySQL驱动程序");
            // 一个Connection代表一个数据库连接
            conn = DriverManager.getConnection(url);
            // Statement里面带有很多方法,比如executeUpdate可以实现插入,更新和删除等
            Statement stmt = conn.createStatement();
            sql = "select * from retailersinfotable limit 1,10";
            ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);// executeQuery会返回结果的集合,否则返回空值
	  	    double lon1=109.0145193757;
	  	    double lat1=34.236080797698;
            System.out.println("当前位置:");
            int i=0;
    		String[][] array = new String[10][3];
            while (rs.next()){
            		//从数据库取出地理坐标
            		double lon2=Double.parseDouble(rs.getString("Longitude"));
            		double lat2=Double.parseDouble(rs.getString("Latitude"));

            		//根据地理坐标,生成geohash编码
	          	    Geohash geohash = new Geohash();
	        	    String geocode=geohash.encode(lat2, lon2).substring(0, 9);

	        	    //计算两点间的距离
	      	        int dist=(int) Test.GetDistance(lon1, lat1, lon2, lat2); 

	      			array[i][0]=String.valueOf(i);
	    			array[i][1]=geocode;
	    			array[i][2]=Integer.toString(dist);

	      			i++;

            	//	System.out.println(lon2+"---"+lat2+"---"+geocode+"---"+dist);
                }

            array=sqlTest.getOrder(array); //二维数组排序
            sqlTest.showArray(array);        //打印数组

        } catch (SQLException e) {
            System.out.println("MySQL操作错误");
            e.printStackTrace();
        } finally {
            conn.close();
        }

    }
    /*
     * 二维数组排序,比较array[][2]的值,返回二维数组
     * */
    public static String[][] getOrder(String[][] array){
		for (int j = 0; j < array.length ; j++) {
			for (int bb = 0; bb < array.length - 1; bb++) {
				String[] ss;
				int a1=Integer.valueOf(array[bb][2]);  //转化成int型比较大小
				int a2=Integer.valueOf(array[bb+1][2]);
				if (a1>a2) {
					ss = array[bb];
					array[bb] = array[bb + 1];
					array[bb + 1] = ss;

				}
			}
		}
		return array;
    }

    /*打印数组*/
    public static void showArray(String[][] array){
    	  for(int a=0;a<array.length;a++){
      		for(int j=0;j<array[0].length;j++)
      			System.out.print(array[a][j]+" ");
      		System.out.println();
      	}
    }

}
时间: 2024-07-30 01:40:20

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查找附近网点geohash算法及实现 (PHP版本)

参考文档: http://blog.csdn.net/wangxiafghj/article/details/9014363geohash  算法原理及实现方式 http://blog.charlee.li/geohash-intro/  geohash:用字符串实现附近地点搜索 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7c05385f0101eofb.html    查找附近点--Geohash方案讨论 http://www.wubiao.info/372        

查找最近距离geohash算法(增加周边邻近编号)

接着上一篇文章:查找附近网点geohash算法及实现 (Java版本) http://blog.csdn.net/sunrise_2013/article/details/42024813 参考文档: http://www.slideshare.net/sandeepbhaskar2/geohash  介绍geohash原理及例子 http://geohash.gofreerange.com/    演示实例 http://geohash.gofreerange.com/    周边8格子实例

微博短链接的生成算法(Java版本)

最近看到微博的短链接真是很火啊,新浪.腾讯.搜狐等微博网站都加入了短链接的功能.之所以要是使用短链接,主要是因为微博只允许发140 字,如果链接地址太长的话,那么发送的字数将大大减少.短链接的主要职责就是把原始链接很长的地址压缩成只有6 个字母的短链接地址,当我们点击这6 个字母的链接后,我们又可以跳转到原始链接地址. 开始以为短链接是按照某种算法把原始链接压缩为短链接,再根据算法从短链接反算成原始链接的.后来尝试了下压缩算法(gzip 压缩算法),发现对于url 这种字符串越是压缩,长度就越长

geohash算法原理及实现方式

1.geohash特点 2.geohash原理 3.geohash的php .python.java.C#实现代码 4.观点讨论 w微博:http://weibo.com/dxl0321 geohash有以下几个特点: 首先,geohash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标.某些情况下无法在两列上同时应用索引 (例如MySQL 4之前的版本,Google App Engine的数据层等),利用geohash,只需在一列上应用索引即可. 其次,geohash表示的并不是一个点,而是一个矩形区域.比

故障定位之查找附近点GeoHash研讨

随着移动终端的普及,很多应用都基于LBS功能,附近的某某(餐馆.银行.妹纸等等). 基础数据中,一般保存了目标位置的经纬度:利用用户提供的经纬度,进行对比,从而获得是否在附近. 目标:查找附近的XXX,由近到远返回结果,且结果中有与目标点的距离. 针对查找附近的XXX,提出两个方案,如下: 一.方案A:=================================================================================================

查找附近点--Geohash方案讨论

转载自:http://blog.csdn.net/wangliqiang1014/article/details/9143825 随着移动终端的普及,很多应用都基于LBS功能,附近的某某(餐馆.银行.妹纸等等). 基础数据中,一般保存了目标位置的经纬度:利用用户提供的经纬度,进行对比,从而获得是否在附近. 目标:查找附近的XXX,由近到远返回结果,且结果中有与目标点的距离. 针对查找附近的XXX,提出两个方案,如下: 一.方案A:=================================

空间索引 - GeoHash算法及其实现优化

h1,h2,h3,h4,h5,h6,p,blockquote { margin: 0; padding: 0 } body { font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", Arial, sans-serif; font-size: 13px; line-height: 18px; color: #737373; background-color: white; margin: 10px

Geohash 算法学习

Geohash 算法: 这是一套纬度/经度地理编码算法,把纬度/经度编码成base32位的字符串.这种编码和纬度/经度不是唯一对应,其实是一个纬度/经度区间.算法有一个精度概念,精度越高,字符串越长,所表示的区间越小.可以编码后的字符串想象成一个格子,里面存放一些纬度/经度值.格子趋近很小的时候,只能存放一纬度/经度值,那么编码和纬度/经度就是唯一对应的关系.但是这个不是重点,这套算法目的就是把纬度/经度编码成近似值,通过近似值搜索,就能很高效的缩小范围,然后再从小范围里查找精确值. 例如,坐标

GeoHash算法附近寻址

原文出处: zhanlijun    引子 机机是个好动又好学的孩子,平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西.某一天机机到北海公园游玩,肚肚饿了,于是乎打开手机地图,搜索北海公园附近的餐馆,并选了其中一家用餐. 饭饱之后机机开始反思了,地图后台如何根据自己所在位置查询来查询附近餐馆的呢?苦思冥想了半天,机机想出了个方法:计算所在位置P与北京所有餐馆的距离,然后返回距离<=1000米的餐馆.小得意了一会儿,机机发现北京的餐馆何其多啊,这样计算不得了,于是想了,既然知道经纬度了,那它应