经纬度搜索(1)-Geohash算法原理

阅读更多
geohash作为Solr的位置信息搜索算法,有必要了解其基本的实现原理。geohash算法的wiki链接为 http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash,这里再结合自己的理解,重新复述一下。

由经纬度变成base32标识
geohash的思想,是将所有的经纬度坐标,通过geohash,变成一个唯一的base32标识。他将世界上的所有区域进行分块,每个维度都是32块,进而将范围逐渐变小、变小,最后的一堆数字,就成了这个base32的唯一标识。比如说“DRT2Y”这个标识,首先确定D:
经纬度搜索(1)-Geohash算法原理_第1张图片
OK,找到D区域后,再将D进行分块,精确到DR:
经纬度搜索(1)-Geohash算法原理_第2张图片
类似的,继续找到DRT:
经纬度搜索(1)-Geohash算法原理_第3张图片
以此类推,慢慢的精确到你指定的点,这就变成了唯一的base32标识。

base 32的对应表如下: 经纬度搜索(1)-Geohash算法原理_第4张图片

encode:由经纬度到base32
使用wiki上的例子,纬度为42.6,经度为-5.6的点,转化为base32的话要如何转呢?
拿纬度来进行说明,纬度的范围为-90到90,将这个范围划为两段,则为[-90,0]、[0,90],然后看给定的纬度在哪个范围,在前面的范围的话,就设当前位为0,后面的话值便为1.然后继续将确定的范围1分为2,继续以确定值在前段还是后段来确定bit的值。就这样慢慢的缩小范围,一般最多缩小13次就可以了(经纬度的二进制位相加最多25位,经度13位,纬度12位)。这时的中间值,将跟给定的值最相近。
结合图,看的更明白些:
经纬度搜索(1)-Geohash算法原理_第5张图片
其中val可以认为是下一次的中间值,而err是误差,通过mid+err=val,err当前值是上一次误差的一半。

这样,取出图中的bit位:1011 1100 1001,同样的方法,将经度(范围-180到180)算出来为
0111 1100 0000 0。

得到了经纬度的二进制位后,下面需要将两者进行结合:从经度、纬度的循环,每次取其二进制的一位(不足位取0),合并为新的二进制数:01101 11111 11000 00100 00010。每5位为一个十进制数,结合base32对应表映射为base32值为:ezs42。这样就完成了encode的过程

decode:由base32到经纬度
相信知道了encode的过程后,decode的过程很容易推导了。不清楚的可以参考wiki。这里就不细说了。

after
接下来,我会写一下Lucene/Solr是如何应用geohash的,包括创建索引、查询索引,以及距离的计算等。

  • 经纬度搜索(1)-Geohash算法原理_第6张图片
  • 大小: 136.6 KB
  • 经纬度搜索(1)-Geohash算法原理_第7张图片
  • 大小: 100.2 KB
  • 经纬度搜索(1)-Geohash算法原理_第8张图片
  • 大小: 100.2 KB
  • 经纬度搜索(1)-Geohash算法原理_第9张图片
  • 大小: 20.5 KB
  • 经纬度搜索(1)-Geohash算法原理_第10张图片
  • 大小: 50.2 KB
  • 查看图片附件

你可能感兴趣的:(经纬度搜索(1)-Geohash算法原理)