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GeoHash

时间:2017-05-18 15:49:40      阅读:369      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:sys   put   generated   als   bit   思路   util   body   value   

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,比如左上角这个区域内的用户不断发送位置信息请求餐馆数据,由于这些用户的GeoHash字符串都是WX4ER,所以可以把WX4ER当作key,把该区域的餐馆信息当作value来进行缓存,而如果不使用GeoHash的话,由于区域内的用户传来的经纬度是各不相同的,很难做缓存。

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2)字符串越长,表示的范围越精确。如图所示,5位的编码能表示10平方千米范围的矩形区域,而6位编码能表示更精细的区域(约0.34平方千米)

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3)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。

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城区 郊区

通过上面的介绍我们知道了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,回到我们的案例,根据所在位置查询来查询附近餐馆时,只需要将所在位置经纬度转换成GeoHash字符串,并与各个餐馆的GeoHash字符串进行前缀匹配,匹配越多的距离越近。

二、GeoHash算法的步骤

下面以北海公园为例介绍GeoHash算法的计算步骤

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2.1. 根据经纬度计算GeoHash二进制编码

地球纬度区间是[-90,90], 北海公园的纬度是39.928167,可以通过下面算法对纬度39.928167进行逼近编码:

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,这样随着算法的进行会产生一个序列1011100,序列的长度跟给定的区间划分次数有关。

根据纬度算编码

bit min mid max
1 -90.000 0.000 90.000
0 0.000 45.000 90.000
1 0.000 22.500 45.000
1 22.500 33.750 45.000
1 33.7500 39.375 45.000
0 39.375 42.188 45.000
0 39.375 40.7815 42.188
0 39.375 40.07825 40.7815
1 39.375 39.726625 40.07825
1 39.726625 39.9024375 40.07825

同理,地球经度区间是[-180,180],可以对经度116.389550进行编码。

根据经度算编码

bit min mid max
1 -180 0.000 180
1 0.000 90 180
0 90 135 180
1 90 112.5 135
0 112.5 123.75 135
0 112.5 118.125 123.75
1 112.5 115.3125 118.125
0 115.3125 116.71875 118.125
1 115.3125 116.015625 116.71875
1 116.015625 116.3671875 116.71875

2.2. 组码

通过上述计算,纬度产生的编码为10111 00011,经度产生的编码为11010 01011。偶数位放经度,奇数位放纬度,把2串编码组合生成新串:11100 11101 00100 01111。

最后使用用0-9、b-z(去掉a, i, l, o)这32个字母进行base32编码,首先将11100 11101 00100 01111转成十进制,对应着28、29、4、15,十进制对应的编码就是wx4g。同理,将编码转换成经纬度的解码算法与之相反,具体不再赘述。

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三、GeoHash Base32编码长度与精度

下表摘自维基百科:http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash

可以看出,当geohash base32编码长度为8时,精度在19米左右,而当编码长度为9时,精度在2米左右,编码长度需要根据数据情况进行选择。

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三、GeoHash算法

上文讲了GeoHash的计算步骤,仅仅说明是什么而没有说明为什么?为什么分别给经度和维度编码?为什么需要将经纬度两串编码交叉组合成一串编码?本节试图回答这一问题。

如图所示,我们将二进制编码的结果填写到空间中,当将空间划分为四块时候,编码的顺序分别是左下角00,左上角01,右下脚10,右上角11,也就是类似于Z的曲线,当我们递归的将各个块分解成更小的子块时,编码的顺序是自相似的(分形),每一个子快也形成Z曲线,这种类型的曲线被称为Peano空间填充曲线。

这种类型的空间填充曲线的优点是将二维空间转换成一维曲线(事实上是分形维),对大部分而言,编码相似的距离也相近, 但Peano空间填充曲线最大的缺点就是突变性,有些编码相邻但距离却相差很远,比如0111与1000,编码是相邻的,但距离相差很大。

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除Peano空间填充曲线外,还有很多空间填充曲线,如图所示,其中效果公认较好是Hilbert空间填充曲线,相较于Peano曲线而言,Hilbert曲线没有较大的突变。为什么GeoHash不选择Hilbert空间填充曲线呢?可能是Peano曲线思路以及计算上比较简单吧,事实上,Peano曲线就是一种四叉树线性编码方式。

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四、使用注意点

1)由于GeoHash是将区域划分为一个个规则矩形,并对每个矩形进行编码,这样在查询附近POI信息时会导致以下问题,比如红色的点是我们的位置,绿色的两个点分别是附近的两个餐馆,但是在查询的时候会发现距离较远餐馆的GeoHash编码与我们一样(因为在同一个GeoHash区域块上),而较近餐馆的GeoHash编码与我们不一致。这个问题往往产生在边界处。

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解决的思路很简单,我们查询时,除了使用定位点的GeoHash编码进行匹配外,还使用周围8个区域的GeoHash编码,这样可以避免这个问题。

2)我们已经知道现有的GeoHash算法使用的是Peano空间填充曲线,这种曲线会产生突变,造成了编码虽然相似但距离可能相差很大的问题,因此在查询附近餐馆时候,首先筛选GeoHash编码相似的POI点,然后进行实际距离计算。

 

Java 实现geohash相互转换

package com.entity;
import java.util.ArrayList;  
import java.util.Arrays;  
import java.util.HashMap;  
import java.util.List;  
  
    
public class GeoHash {  
    private LocationBean location;  
    private int hashLength = 8; //经纬度转化为geohash长度  
    private int latLength = 20; //纬度转化为二进制长度  
    private int lngLength = 20; //经度转化为二进制长度  
      
    private double minLat;//每格纬度的单位大小  
    private double minLng;//每个经度的单位大小  
    private static final char[] CHARS = {‘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‘};  
    private static HashMap<Character, Integer> CHARSMAP;  
      
    static {  
        CHARSMAP = new HashMap<Character, Integer>();  
        for (int i = 0; i < CHARS.length; i++) {  
            CHARSMAP.put(CHARS[i], i);  
        }  
    }  
      
    public GeoHash(double lat, double lng) {  
        location = new LocationBean(lat, lng);  
        setMinLatLng();  
    }  
      
    public int gethashLength() {  
        return hashLength;  
    }  
      
    /** 
     * @Author:lulei   
     * @Description: 设置经纬度的最小单位 
     */  
    private void setMinLatLng() {  
        minLat = LocationBean.MAXLAT - LocationBean.MINLAT;  
        for (int i = 0; i < latLength; i++) {  
            minLat /= 2.0;  
        }  
        minLng = LocationBean.MAXLNG - LocationBean.MINLNG;  
        for (int i = 0; i < lngLength; i++) {  
            minLng /= 2.0;  
        }  
    }  
      
    /** 
     * @return 
     * @Author:lulei   
     * @Description: 求所在坐标点及周围点组成的九个 
     */  
    public List<String> getGeoHashBase32For9() {  
        double leftLat = location.getLat() - minLat;  
        double rightLat = location.getLat() + minLat;  
        double upLng = location.getLng() - minLng;  
        double downLng = location.getLng() + minLng;  
        List<String> base32For9 = new ArrayList<String>();  
        //左侧从上到下 3个  
        String leftUp = getGeoHashBase32(leftLat, upLng);  
        if (!(leftUp == null || "".equals(leftUp))) {  
            base32For9.add(leftUp);  
        }  
        String leftMid = getGeoHashBase32(leftLat, location.getLng());  
        if (!(leftMid == null || "".equals(leftMid))) {  
            base32For9.add(leftMid);  
        }  
        String leftDown = getGeoHashBase32(leftLat, downLng);  
        if (!(leftDown == null || "".equals(leftDown))) {  
            base32For9.add(leftDown);  
        }  
        //中间从上到下 3个  
        String midUp = getGeoHashBase32(location.getLat(), upLng);  
        if (!(midUp == null || "".equals(midUp))) {  
            base32For9.add(midUp);  
        }  
        String midMid = getGeoHashBase32(location.getLat(), location.getLng());  
        if (!(midMid == null || "".equals(midMid))) {  
            base32For9.add(midMid);  
        }  
        String midDown = getGeoHashBase32(location.getLat(), downLng);  
        if (!(midDown == null || "".equals(midDown))) {  
            base32For9.add(midDown);  
        }  
        //右侧从上到下 3个  
        String rightUp = getGeoHashBase32(rightLat, upLng);  
        if (!(rightUp == null || "".equals(rightUp))) {  
            base32For9.add(rightUp);  
        }  
        String rightMid = getGeoHashBase32(rightLat, location.getLng());  
        if (!(rightMid == null || "".equals(rightMid))) {  
            base32For9.add(rightMid);  
        }  
        String rightDown = getGeoHashBase32(rightLat, downLng);  
        if (!(rightDown == null || "".equals(rightDown))) {  
            base32For9.add(rightDown);  
        }  
        return base32For9;  
    }  
  
    /** 
     * @param length 
     * @return 
     * @Author:lulei   
     * @Description: 设置经纬度转化为geohash长度 
     */  
    public boolean sethashLength(int length) {  
        if (length < 1) {  
            return false;  
        }  
        hashLength = length;  
        latLength = (length * 5) / 2;  
        if (length % 2 == 0) {  
            lngLength = latLength;  
        } else {  
            lngLength = latLength + 1;  
        }  
        setMinLatLng();  
        return true;  
    }  
      
    /** 
     * @return 
     * @Author:lulei   
     * @Description: 获取经纬度的base32字符串 
     */  
    public String getGeoHashBase32() {  
        return getGeoHashBase32(location.getLat(), location.getLng());  
    }  
      
    /** 
     * @param lat 
     * @param lng 
     * @return 
     * @Author:lulei   
     * @Description: 获取经纬度的base32字符串 
     */  
    private String getGeoHashBase32(double lat, double lng) {  
        boolean[] bools = getGeoBinary(lat, lng);  
        if (bools == null) {  
            return null;  
        }  
        StringBuffer sb = new StringBuffer();  
        for (int i = 0; i < bools.length; i = i + 5) {  
            boolean[] base32 = new boolean[5];  
            for (int j = 0; j < 5; j++) {  
                base32[j] = bools[i + j];  
            }  
            char cha = getBase32Char(base32);  
            if (‘ ‘ == cha) {  
                return null;  
            }  
            sb.append(cha);  
        }  
        return sb.toString();  
    }  
      
    /** 
     * @param base32 
     * @return 
     * @Author:lulei   
     * @Description: 将五位二进制转化为base32 
     */  
    private char getBase32Char(boolean[] base32) {  
        if (base32 == null || base32.length != 5) {  
            return ‘ ‘;  
        }  
        int num = 0;  
        for (boolean bool : base32) {  
            num <<= 1;  
            if (bool) {  
                num += 1;  
            }  
        }  
        return CHARS[num % CHARS.length];  
    }  
      
    /** 
     * @param i 
     * @return 
     * @Author:lulei   
     * @Description: 将数字转化为二进制字符串 
     */  
    private String getBase32BinaryString(int i) {  
        if (i < 0 || i > 31) {  
            return null;  
        }  
        String str = Integer.toBinaryString(i + 32);  
        return str.substring(1);  
    }  
      
    /** 
     * @param geoHash 
     * @return 
     * @Author:lulei   
     * @Description: 将geoHash转化为二进制字符串 
     */  
    private String getGeoHashBinaryString(String geoHash) {  
        if (geoHash == null || "".equals(geoHash)) {  
            return null;  
        }  
        StringBuffer sb = new StringBuffer();  
        for (int i = 0; i < geoHash.length(); i++) {  
            char c = geoHash.charAt(i);  
            if (CHARSMAP.containsKey(c)) {  
                String cStr = getBase32BinaryString(CHARSMAP.get(c));  
                if (cStr != null) {  
                    sb.append(cStr);  
                }  
            }  
        }  
        return sb.toString();  
    }  
      
    /** 
     * @param geoHash 
     * @return 
     * @Author:lulei   
     * @Description: 返回geoHash 对应的坐标 
     */  
    public LocationBean getLocation(String geoHash) {  
        String geoHashBinaryStr = getGeoHashBinaryString(geoHash);  
        if (geoHashBinaryStr == null) {  
            return null;  
        }  
        StringBuffer lat = new StringBuffer();  
        StringBuffer lng = new StringBuffer();  
        for (int i = 0; i < geoHashBinaryStr.length(); i++) {  
            if (i % 2 != 0) {  
                lat.append(geoHashBinaryStr.charAt(i));  
            } else {  
                lng.append(geoHashBinaryStr.charAt(i));  
            }  
        }  
        double latValue = getGeoHashMid(lat.toString(), LocationBean.MINLAT, LocationBean.MAXLAT);  
        double lngValue = getGeoHashMid(lng.toString(), LocationBean.MINLNG, LocationBean.MAXLNG);  
        LocationBean location = new LocationBean(latValue, lngValue);  
     //   location.setGeoHash(geoHash);  
        return location;  
    }  
      
    /** 
     * @param binaryStr 
     * @param min 
     * @param max 
     * @return 
     * @Author:lulei   
     * @Description: 返回二进制对应的中间值 
     */  
    private double getGeoHashMid(String binaryStr, double min, double max) {  
        if (binaryStr == null || binaryStr.length() < 1) {  
            return (min + max) / 2.0;  
        }  
        if (binaryStr.charAt(0) == ‘1‘) {  
            return getGeoHashMid(binaryStr.substring(1), (min + max) / 2.0, max);  
        } else {  
            return getGeoHashMid(binaryStr.substring(1), min, (min + max) / 2.0);  
        }  
    }  
      
    /** 
     * @param lat 
     * @param lng 
     * @return 
     * @Author:lulei   
     * @Description: 获取坐标的geo二进制字符串 
     */  
    private boolean[] getGeoBinary(double lat, double lng) {  
        boolean[] latArray = getHashArray(lat, LocationBean.MINLAT, LocationBean.MAXLAT, latLength);  
        boolean[] lngArray = getHashArray(lng, LocationBean.MINLNG, LocationBean.MAXLNG, lngLength);  
        return merge(latArray, lngArray);  
    }  
      
    /** 
     * @param latArray 
     * @param lngArray 
     * @return 
     * @Author:lulei   
     * @Description: 合并经纬度二进制 
     */  
    private boolean[] merge(boolean[] latArray, boolean[] lngArray) {  
        if (latArray == null || lngArray == null) {  
            return null;  
        }  
        boolean[] result = new boolean[lngArray.length + latArray.length];  
        Arrays.fill(result, false);  
        for (int i = 0; i < lngArray.length; i++) {  
            result[2 * i] = lngArray[i];  
        }  
        for (int i = 0; i < latArray.length; i++) {  
            result[2 * i + 1] = latArray[i];  
        }  
        return result;  
    }  
      
    /** 
     * @param value 
     * @param min 
     * @param max 
     * @return 
     * @Author:lulei   
     * @Description: 将数字转化为geohash二进制字符串 
     */  
    private boolean[] getHashArray(double value, double min, double max, int length) {  
        if (value < min || value > max) {  
            return null;  
        }  
        if (length < 1) {  
            return null;  
        }  
        boolean[] result = new boolean[length];  
        for (int i = 0; i < length; i++) {  
            double mid = (min + max) / 2.0;  
            if (value > mid) {  
                result[i] = true;  
                min = mid;  
            } else {  
                result[i] = false;  
                max = mid;  
            }  
        }  
        return result;  
    }  
      
  
    public static void main(String[] args) {  
        // TODO Auto-generated method stub   
        GeoHash g = new GeoHash(40.221227, 116.24875);  
        String geoHash = g.getGeoHashBase32();  
        System.out.println(geoHash);  
        LocationBean bean = g.getLocation(geoHash);  
        System.out.println(bean.getLat()+"    "+ bean.getLng());  
    }  
    class LocationBean {  
        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 double lat;//纬度[-90,90]  
        private double lng;//经度[-180,180]  
          
        public LocationBean(double lat, double lng) {  
            this.lat = lat;  
            this.lng = lng;  
        }  
        public double getLat() {  
            return lat;  
        }  
        public void setLat(double lat) {  
            this.lat = lat;  
        }  
        public double getLng() {  
            return lng;  
        }  
        public void setLng(double lng) {  
            this.lng = lng;  
        }  
    }  
}  

 

GeoHash

标签:sys   put   generated   als   bit   思路   util   body   value   

原文地址:http://www.cnblogs.com/wangnanhui/p/6873499.html

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