搜索附近人和商铺功能

越来越多的Android应用都加入了“附近的人”的功能，比如微信、陌陌、淘宝等，今天分享一个demo，简单的来实现这一功能。主要原理为：手机端上传gps数据到服务器，服务器从数据库中查询其他用户的gps数据，分别计算2个pgs之间的距离，然后将计算好的数据返回给手机，手机进行展示。

源码下载地址： https://github.com/feicien/studydemo
手机端项目：NearByDemo
服务器端项目：NearbyServerDemo

手机端代码讲解：
MainActivity是项目的入口Activity

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@Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { boolean first = getSharedPreferences( "userinfo", Context.MODE_PRIVATE ).getBoolean( "first", false); if (!first) { Intent intent = new Intent( this, LoginActivity.class ); startActivity(intent); } .... }

查看附近的人，是需要使用用户信息的，因此在OnCreate方法中先判断用户是不是第一次打开应用，如果是第一次打开应用，跳转到LoginActivity,进行用户信息登记：

之后便进入MainActivity：

点击ActionBar上的附近的人，便会显示从服务器获取到的用户信息（目前服务器是把所有用户信息全部返回）：

请求网络使用的是Ｇｏｏｇｌｅ在ＩＯ大会上才推出的Ｖｏｌｌｅｙ．

服务器端是使用Java web编写的。在这里不详细介绍了。计算距离的逻辑是从Android的提供的接口（Location.distanceBetween）中拔来的，应该是最精确的方法了

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public static double computeDistance(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2) { // Based on http://www.ngs.noaa.gov/PUBS_LIB/inverse.pdf // using the "Inverse Formula" (section 4) int MAXITERS = 20; // Convert lat/long to radians lat1 *= Math.PI / 180.0; lat2 *= Math.PI / 180.0; lon1 *= Math.PI / 180.0; lon2 *= Math.PI / 180.0; double a = 6378137.0; // WGS84 major axis double b = 6356752.3142; // WGS84 semi-major axis double f = (a - b) / a; double aSqMinusBSqOverBSq = (a * a - b * b) / (b * b); double L = lon2 - lon1; double A = 0.0; double U1 = Math.atan((1.0 - f) * Math.tan(lat1)); double U2 = Math.atan((1.0 - f) * Math.tan(lat2)); double cosU1 = Math.cos(U1); double cosU2 = Math.cos(U2); double sinU1 = Math.sin(U1); double sinU2 = Math.sin(U2); double cosU1cosU2 = cosU1 * cosU2; double sinU1sinU2 = sinU1 * sinU2; double sigma = 0.0; double deltaSigma = 0.0; double cosSqAlpha = 0.0; double cos2SM = 0.0; double cosSigma = 0.0; double sinSigma = 0.0; double cosLambda = 0.0; double sinLambda = 0.0; double lambda = L; // initial guess for (int iter = 0; iter < MAXITERS; iter++) { double lambdaOrig = lambda; cosLambda = Math.cos(lambda); sinLambda = Math.sin(lambda); double t1 = cosU2 * sinLambda; double t2 = cosU1 * sinU2 - sinU1 * cosU2 * cosLambda; double sinSqSigma = t1 * t1 + t2 * t2; // (14) sinSigma = Math.sqrt(sinSqSigma); cosSigma = sinU1sinU2 + cosU1cosU2 * cosLambda; // (15) sigma = Math.atan2(sinSigma, cosSigma); // (16) double sinAlpha = (sinSigma == 0) ? 0.0 : cosU1cosU2 * sinLambda / sinSigma; // (17) cosSqAlpha = 1.0 - sinAlpha * sinAlpha; cos2SM = (cosSqAlpha == 0) ? 0.0 : cosSigma - 2.0 * sinU1sinU2 / cosSqAlpha; // (18) double uSquared = cosSqAlpha * aSqMinusBSqOverBSq; // defn A = 1 + (uSquared / 16384.0) * // (3) (4096.0 + uSquared * (-768 + uSquared * (320.0 - 175.0 * uSquared))); double B = (uSquared / 1024.0) * // (4) (256.0 + uSquared * (-128.0 + uSquared * (74.0 - 47.0 * uSquared))); double C = (f / 16.0) * cosSqAlpha * (4.0 + f * (4.0 - 3.0 * cosSqAlpha)); // (10) double cos2SMSq = cos2SM * cos2SM; deltaSigma = B * sinSigma * // (6) (cos2SM + (B / 4.0) * (cosSigma * (-1.0 + 2.0 * cos2SMSq) - (B / 6.0) * cos2SM * (-3.0 + 4.0 * sinSigma * sinSigma) * (-3.0 + 4.0 * cos2SMSq))); lambda = L + (1.0 - C) * f * sinAlpha * (sigma + C * sinSigma * (cos2SM + C * cosSigma * (-1.0 + 2.0 * cos2SM * cos2SM))); // (11) double delta = (lambda - lambdaOrig) / lambda; if (Math.abs(delta) < 1.0e-12) { break; } } return b * A * (sigma - deltaSigma); }

下面再提供了一种更简单的方法（感谢@L给未来的自己）

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public static double getDistance(double lat1,double longt1 , double lat2,double longt2 ) { double PI = 3.14159265358979323; // 圆周率 double R = 6371229; // 地球的半径 double x, y, distance; x = (longt2 - longt1) * PI * R * Math.cos(((lat1 + lat2) / 2) * PI / 180) / 180; y = (lat2 - lat1) * PI * R / 180; distance = Math.hypot(x, y); return distance; }

这里是把地球当成圆球来处理的

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System.out.println(getDistance(34.8082342, 113.6125439, 34.8002478, 113.659779)); System.out.println(computeDistance(34.8082342, 113.6125439, 34.8002478, 113.659779)); 4403.3428631300785 4412.121706417052

经过测试，对于4千米的2点，相差为10米左右，误差是可以接受的，因此推荐使用该方法。