Geohash算法原理及实现

摘要:
他可以将二维空间经度和纬度数据编码成字符串。我们知道,我们可以得到纬度的二进制表示。最后,我们可以得到纬度的二进制表示:1011100011000111111001。类似地,我们可以得到经度116.390705的二进制表示。具体操作是在合并后将上一步中获得的二进制数据转换为十进制数据,上面示例的最终值是wx4g0ec1Geohash,这比直接使用经度和纬度要高效得多。GeoHash使用字符串表示经度和纬度坐标。

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

Geohash算法原理及实现第1张

如果在小块范围内递归对半划分呢?

Geohash算法原理及实现第2张

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:

Geohash算法原理及实现第3张

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。

Geohash算法原理及实现第4张

  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。

Geohash算法原理及实现第5张

问题

geohash算法有两个问题。首先是边缘问题。

Geohash算法原理及实现第6张

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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