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Geohash

GeoHash是目前比较主流实现位置服务的技术，Geohash算法将经纬度二维数据编码为一个字符串，本质是一个降维的过程，

一个栗子

地点

经纬度

Geohash

鸟巢

116.402843,39.999375

wx4g8c9v

水立方

116.3967,39.99932

wx4g89tk

故宫

116.40382,39.918118

wx4g0ffe

水立方就在鸟巢在附近，距离600米左右，而故宫到鸟巢直线距离9公里左右，体现在Geohash上，鸟巢和水立方的前五位是一样的，而鸟巢和故宫只有前4位是一样的，也就是说Geohash前面相同的越多，两个位置越近，但是反过来说，却不一定正确，这个在后面会详细介绍。

原理

将经纬度转换为Geohash大体可以分为三步曲：

将纬度(-90, 90)平均分成两个区间(-90, 0)、(0, 90)，如果坐标位置的纬度值在第一区间，则编码是0，否则编码为1。我们用 39.918118 举例，由于39.918118 属于 (0, 90)，所以编码为1，然后我们继续将(0, 90)分成(0, 45)、(45, 90)两个区间，而39.918118 位于(0, 45)，所以编码是0，依次类推，我们进行20次拆分，最后计算39.918118 的编码是 10111000110001011011；经度的处理也是类似，只是经度的范围是(-180, 180)，116.40382的编码是11010010110001101010

经纬度的编码合并，从0开始，奇数为是纬度，偶数为是经度，得到的编码是1110011101001000111100000011100111001101

对经纬度合并后的编码，进行base32编码，最终得到wx4g0ffe

代码实现

将经纬度转换为二进制编码

private void convert(double min, double max, double value, List list) {

if (list.size() > (length - 1)) {

return;

}

double mid = (max + min) / 2;

if (value < mid) {

list.add('0');

convert(min, mid, value, list);

} else {

list.add('1');

convert(mid, max, value, list);

}

}

合并经纬度的二进制编码

List latList = new ArrayList();

List lngList = new ArrayList();

convert(Min_Lat, Max_Lat, lat, latList);

convert(Min_Lng, Max_Lng, lng, lngList);

StringBuilder sb = new StringBuilder();

for (int index = 0; index < latList.size(); index++) {

sb.append(lngList.get(index)).append(latList.get(index));

}

base32编码

private final String[] base32Lookup =

{"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 String base32Encode(final String str) {

String unit = "";

StringBuilder sb = new StringBuilder();

for (int start = 0; start < str.length(); start = start + 5) {

unit = str.substring(start, start + 5);

sb.append(base32Lookup[convertToIndex(unit.split(""))]);

}

return sb.toString();

}

private int convertToIndex(String str) {

int length = str.length();

int result = 0;

for (int index = 0; index < length; index++) {

result += str.charAt(index) == '0' ? 0 : 1 << (length - 1 - index);

}

return result;

}

边界问题

两个位置距离得越近是否意味着Geohash前面相同的越多呢？答案是否定的，两个很近的地点[116.3967,44.9999]和[116.3967,45.0009]的Geohash分别是wxfzbxvr和y84b08j2，这就是Geohash存在的边界问题，这两个地点虽然很近，但是刚好在分界点45两侧，导致Geohash完全不同，单纯依靠Geohash匹配前缀的方式并不能解决这种问题

在一维空间解决不了这个问题，回到二维空间中，将当前Geohash这块区域周围的八块区域的Geohash计算出来

[116.3967,44.9999] 周围8块区域的Geohash

y84b08j2, wxfzbxvq, wxfzbxvx, wxfzbxvp, y84b08j8, y84b08j0, wxfzbxvw, wxfzbxvn

[116.3967,45.0009] 周围8块区域的Geohash

y84b08j3, wxfzbxvr, y84b08j8, y84b08j0, y84b08j9, y84b08j1, wxfzbxvx, wxfzbxvp

[116.3967,44.9999]和[116.3967,45.0009]分别出现在各自附近的区域中，周围8个区域的Geohash怎么计算得到呢？很简单，当Geohash长度是8时，对应的每个最小单元

double latUnit = (Max_Lat - Min_Lat) / (1 << 20);

double lngUnit = (Max_Lng - Min_Lng) / (1 << 20);

这样可以计算出8个分别分布在周围8个区域的地点，根据地点便可以计算出周围8个区域的Geohash

[lat + latUnit, lng]

[lat - latUnit, lng]

[lat, lng + lngUnit]

[lat, lng - lngUnit]

[lat + latUnit, lng + lngUnit]

[lat + latUnit, lng - lngUnit]

[lat - latUnit, lng + lngUnit]

[lat - latUnit, lng - lngUnit]

距离还是距离

打开饿了么这样的应用，除了可以看到附近的商家外，还能清晰看到离每个商家的距离，这个距离的怎么计算出呢？这完全是一个数学问题，把地球看着一个球体，先根据经纬度算出空间坐标，进而算出两点直线距离，最后算出弧长，便是两个位置的距离

public static double distance(double lat1, double lng1, double lat2, double lng2) {

double x1 = Math.cos(lat1) * Math.cos(lng1);

double y1 = Math.cos(lat1) * Math.sin(lng1);

double z1 = Math.sin(lat1);

double x2 = Math.cos(lat2) * Math.cos(lng2);

double y2 = Math.cos(lat2) * Math.sin(lng2);

double z2 = Math.sin(lat2);

double lineDistance =

Math.sqrt((x1 - x2) * (x1 - x2) + (y1 - y2) * (y1 - y2) + (z1 - z2) * (z1 - z2));

double realDistance = EARTH_RADIUS * Math.PI * 2 * Math.asin(0.5 * lineDistance) / 180;

return realDistance;

}

在实际应用中，先根据Geohash筛选出附近的地点，然后再算出距离附近地点的距离