标签：logs har for 精确 mst 经纬度 bit 因此 方法
最近项目中需要搜索周边的 POI 信息，查找的过程中了解到了 Geohash ，这这里记录下以便自己牢记也和大家分享下。
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。GeoHash具有以下特点：
1、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
2、GeoHash表示的并不是一个点，而是一个区域；
3、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
GeoHash的计算过程分为三步：
1、将经纬度转换成二进制：
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
2、合并纬度、经度的二进制：
合并方法是将经度、纬度二进制按照奇偶位合并：
11100 11101 00100 01111 00000 01101 01011 00001
3、按照Base32进行编码：
Base32编码表（其中一种）：
将上述合并后二进制编码后结果为：
wx4g0ec1
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。
为什么会有这样的算法，原因是Geohash是有缺点的，如下：
边缘附近的点，黄色的点要比黑色的点更加靠近红点，但是由于黑点跟红点的GeoHash前缀匹配数目更多，因此得到黑点更加靠近红点的结果（如下图）
这个问题的解决办法就是：筛选周围8个区域内的所有点，然后计算距离得到满足条件结果
下面是用C#写的在 .NET 平台下的寻找给定区域相邻的8个区域的代码
using System; namespace sharonjl.utils { public static class Geohash { #region Direction enum public enum Direction { Top = 0, Right = 1, Bottom = 2, Left = 3 } #endregion private const string Base32 = "0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz"; private static readonly int[] Bits = new[] {16, 8, 4, 2, 1}; private static readonly string[][] Neighbors = { new[] { "p0r21436x8zb9dcf5h7kjnmqesgutwvy", // Top "bc01fg45238967deuvhjyznpkmstqrwx", // Right "14365h7k9dcfesgujnmqp0r2twvyx8zb", // Bottom "238967debc01fg45kmstqrwxuvhjyznp", // Left }, new[] { "bc01fg45238967deuvhjyznpkmstqrwx", // Top "p0r21436x8zb9dcf5h7kjnmqesgutwvy", // Right "238967debc01fg45kmstqrwxuvhjyznp", // Bottom "14365h7k9dcfesgujnmqp0r2twvyx8zb", // Left } }; private static readonly string[][] Borders = { new[] {"prxz", "bcfguvyz", "028b", "0145hjnp"}, new[] {"bcfguvyz", "prxz", "0145hjnp", "028b"} }; /// <summary> /// 计算相邻 /// </summary> /// <param name="hash"></param> /// <param name="direction"></param> /// <returns></returns> public static String CalculateAdjacent(String hash, Direction direction) { hash = hash.ToLower(); char lastChr = hash[hash.Length - 1]; int type = hash.Length%2; var dir = (int) direction; string nHash = hash.Substring(0, hash.Length - 1); if (Borders[type][dir].IndexOf(lastChr) != -1) { nHash = CalculateAdjacent(nHash, (Direction) dir); } return nHash + Base32[Neighbors[type][dir].IndexOf(lastChr)]; } /// <summary> /// 细化间隔 /// </summary> /// <param name="interval"></param> /// <param name="cd"></param> /// <param name="mask"></param> public static void RefineInterval(ref double[] interval, int cd, int mask) { if ((cd & mask) != 0) { interval[0] = (interval[0] + interval[1])/2; } else { interval[1] = (interval[0] + interval[1])/2; } } /// <summary> /// 解码 /// </summary> /// <param name="geohash"></param> /// <returns></returns> public static double[] Decode(String geohash) { bool even = true; double[] lat = {-90.0, 90.0}; double[] lon = {-180.0, 180.0}; foreach (char c in geohash) { int cd = Base32.IndexOf(c); for (int j = 0; j < 5; j++) { int mask = Bits[j]; if (even) { RefineInterval(ref lon, cd, mask); } else { RefineInterval(ref lat, cd, mask); } even = !even; } } return new[] {(lat[0] + lat[1])/2, (lon[0] + lon[1])/2}; } /// <summary> /// 编码 /// </summary> /// <param name="latitude">纬度</param> /// <param name="longitude">经度</param> /// <param name="precision">精度</param> /// <returns></returns> public static String Encode(double latitude, double longitude, int precision = 12) { bool even = true; int bit = 0; int ch = 0; string geohash = ""; double[] lat = {-90.0, 90.0}; double[] lon = {-180.0, 180.0}; if (precision < 1 || precision > 20) precision = 12; while (geohash.Length < precision) { double mid; if (even) { mid = (lon[0] + lon[1])/2; if (longitude > mid) { ch |= Bits[bit]; lon[0] = mid; } else lon[1] = mid; } else { mid = (lat[0] + lat[1])/2; if (latitude > mid) { ch |= Bits[bit]; lat[0] = mid; } else lat[1] = mid; } even = !even; if (bit < 4) bit++; else { geohash += Base32[ch]; bit = 0; ch = 0; } } return geohash; } /// <summary> /// 获取九个格子 顺序 本身 上、下、左、右、 左上、 右上、 左下、右下 /// </summary> /// <param name="geohash"></param> /// <returns></returns> public static String[] getGeoHashExpand(String geohash) { try { String geohashTop = CalculateAdjacent(geohash, Direction.Top);//上 String geohashBottom = CalculateAdjacent(geohash, Direction.Bottom);//下 String geohashLeft = CalculateAdjacent(geohash, Direction.Left);//左 String geohashRight = CalculateAdjacent(geohash, Direction.Right);//右 String geohashTopLeft = CalculateAdjacent(geohashLeft, Direction.Top);//左上 String geohashTopRight = CalculateAdjacent(geohashRight, Direction.Top);//右上 String geohashBottomLeft = CalculateAdjacent(geohashLeft, Direction.Bottom);//左下 String geohashBottomRight = CalculateAdjacent(geohashRight, Direction.Bottom);//右下 String[] expand = { geohash, geohashTop, geohashBottom, geohashLeft, geohashRight, geohashTopLeft, geohashTopRight, geohashBottomLeft, geohashBottomRight}; return expand; } catch (Exception e) { return null; } } ///// <summary> ///// test ///// </summary> ///// <param name="args"></param> //public void main() //{ // double lat = 39.90403; // double lon = 116.407526; //需要查询经纬度，目前指向的是BeiJing // string hash = Geohash.Encode(lat, lon); // int geohashLen = 6; // /*获取中心点的geohash*/ // String geohash = hash.Substring(0, geohashLen); // /*获取所有的矩形geohash， 一共是九个 ，包含中心点,打印顺序请参考参数*/ // String[] result = Geohash.getGeoHashExpand(geohash); //} } }
参考：
https://blog.csdn.net/youhongaa/article/details/78816700
https://www.cnblogs.com/lucoo/p/5085986.html
Geohash 基本知识及 .NET 下计算相邻8个区域编码
标签：logs har for 精确 mst 经纬度 bit 因此 方法
原文地址：https://www.cnblogs.com/zhurong/p/9886016.html
