用户附近位置计算
经纬度与物理距离介绍
经纬度是经度与纬度的合称组成一个坐标系统，称为地理坐标系统，它是一种利用三度空间的球面来定义地球上的空间的球面坐标系统，能够标示地球上的任何一个位置。
在一定误差范围内，通常情况下，经纬线和米的换算为：经度或者纬度0.00001度，约等于1米。以下表格列出更细致的换算关系：
| 在纬度相等的情况下 | 在经度相等的情况下 |
|---|---|
| 经度每隔0.00001度，距离相差约1米；每隔0.0001度，距离相差约10米；每隔0.001度，距离相差约100米；每隔0.01度，距离相差约1000米；每隔0.1度，距离相差约10000米。 | 纬度每隔0.00001度，距离相差约1.1米；每隔0.0001度，距离相差约11米；每隔0.001度，距离相差约111米；每隔0.01度，距离相差约1113米；每隔0.1度，距离相差约11132米。 |
地图坐标系
| WGS84坐标系 | 地球坐标系，国际通用坐标系 |
|---|---|
| GCJ02坐标系 | 火星坐标系，WGS84坐标系加密后的坐标系；Google国内地图、高德、QQ地图 使用 |
| BD09坐标系 | 百度坐标系，GCJ02坐标系加密后的坐标系 |
注：如果使用GCJ-02坐标系，Geohash函数和距离计算函数理论上都应在WGS84坐标系下使用，在火星坐标系下会存在一定的偏差，主要是火星坐标系的加偏处理带来的，经过查阅资料及抽样测试，认为该误差在可接受范围内。
Geohash算法介绍
GeoHash是空间索引的一种方式，其基本原理是将地球理解为一个二维平面，通过把二维的空间经纬度数据编码为一个字符串，可以把平面递归分解成更小的子块，每个子块在一定经纬度范围内拥有相同的编码。
以GeoHash方式建立空间索引，可以提高对空间poi数据进行经纬度检索的效率。
编码规则为：先将纬度范围(-90, 90)平分成两个区间(-90, 0)和(0, 90)，如果目标维度位于前一个区间，则编码为0，否则编码为1，然后根据目标纬度所落的区间再平均分成两个区间进行编码，以此类推，直到精度满足要求，经度也用同样的算法，对(-180, 180)依次细分，然后合并经度和纬度的编码，奇数位放纬度，偶数位放经度，组成一串新的二进制编码，按照Base32进行编码。
示例
以当前所在办公区【两江国际】的位置坐标为例, 经纬度为（104.059684，30.559545）
第一步：将经纬度转换为二进制
| 序号 | 纬度范围 | 划分区间0 | 划分区间1 | 30.559545所属区间 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | (-90, 90) | (-90, 0.0) | (0.0, 90) | 1 |
| 2 | (0.0, 90) | (0.0, 45.0) | (45.0, 90) | 0 |
| 3 | (0.0, 45.0) | (0.0, 22.5) | (22.5, 45.0) | 1 |
| 4 | (22.5, 45.0) | (22.5, 33.75) | (33.75, 45.0) | 0 |
| 5 | (22.5, 33.75) | (22.5, 28.125) | (28.125, 33.75) | 1 |
| 6 | (28.125, 33.75) | (28.125, 30.9375) | (30.9375, 33.75) | 0 |
| 7 | (28.125, 30.9375) | (28.125, 29.53125) | (29.53125, 30.9375) | 1 |
| 8 | (29.53125, 30.9375) | (29.53125, 30.234375) | (30.234375, 30.9375) | 1 |
| 9 | (30.234375, 30.9375) | (30.234375, 30.5859375) | (30.5859375, 30.9375) | 0 |
| 10 | (30.234375, 30.5859375) | (30.234375, 30.41015625) | (30.41015625, 30.5859375) | 1 |
| 11 | (30.41015625, 30.5859375) | (30.41015625, 30.498046875) | (30.498046875, 30.5859375) | 1 |
| 12 | (30.498046875, 30.5859375) | (30.498046875, 30.541992188) | (30.541992188, 30.5859375) | 1 |
| 13 | (30.541992188, 30.5859375) | (30.541992188, 30.563964844) | (30.563964844, 30.5859375) | 0 |
| 14 | (30.541992188, 30.563964844) | (30.541992188, 30.552978516) | (30.552978516, 30.563964844) | 1 |
| 15 | (30.552978516, 30.563964844) | (30.552978516, 30.55847168) | (30.55847168, 30.563964844) | 1 |
最后得到维度的二进制编码为：101010110111011, 用同样的方式可以得到精度(104.059684)的二进制编码：110010011111111
第二步：将经纬度的二进制编码合并
从偶数0开始，经度占偶数位，纬度占奇数位。
| 序号 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 编码 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 |
第三步：将合并后的二进制数做Base32编码
按照每5位一组，分成6组，每组计算其对应的十进制数值，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.
11100 10011 00011 11011 11111 01111
28(w) 19(m) 3(3) 27(v) 31(z) 15(g)
最终得到的经纬度编码为：wm3vzg
如上文二进制编码的计算过程，如果递归的次数越大，则生成的二进制编码越长，因此生成的geohash编码越长，位置越精确。目前Geohash使用的精度说明如下：
GeoHash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标, 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，既能表明自己位于某位置附近，又不至于暴露自己的精确坐标，有助于隐私保护。
编码过程中，通过二分范围匹配的方式来决定某个经纬坐标是编码为1还是0，因此某些邻近坐标的编码是相同的，因此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wm3vzg，它的前缀wm3vz表示包含编码wm3vzg在内的更大范围。 这个特性可以用于附近地点搜索。
如果把某个区域或整个地图上的地理位置都按照Geohash编码，则会得到一个网格，编码递归粒度越细，网格的矩形区域越小，geohash编码的长度越大，则Geohash编码越精确。 不同的编码长度，生成的网格与实际地理的精度如下(Geohash字符串编码长度对应网格大小）
| 字符串长度 | 网格宽度 | 网格高度 |
|---|---|---|
| 1 | 5000Km | 5000Km |
| 2 | 1250Km | 625Km |
| 3 | 156Km | 156Km |
| 4 | 39.1Km | 19.5Km |
| 5 | 4.89Km | 4.89Km |
| 6 | 1.22Km | 0.61Km |
| 7 | 153m | 153m |
| 8 | 38.2m | 19.1m |
| 9 | 4.77m | 4.77m |
| 10 | 1.19m | 0.596m |
Geohash编码与网格
当前选取的编码长度为6，因此一个网格实际的地理差异在1.2公里与0.6公里，示例中两江国际对应的网格大致效果如图：
邻近网格位置推算
结论
根据Geohash的编码规则将经纬度分解到二进制，结合地理常识，中心网格在南北（上下）方向上体现为纬度的变化，往北则维度的二进制加1，往南则维度的二进制减1，在东西（左右）方向上体现为经度的变化，往东则经度的二进制加1，往西则减1，可以计算出上下左右四个网格经纬度的二进制编码，再将加减得出的经纬度两两组合，计算出左上、左下、右上和右下四个网格的经纬度二进制编码，从而就可以根据Geohash的编码规则计算出周围八个网格的字符串。
正向推导
以Geohash编码长度为6为基础，网格的宽高与实际距离换算为：1.2Km*0.6Km.
参考上文提到的，在经度相同情况下，每隔0.001度，距离相差约111米。0.6Km换算为纬度为：0.005405405。
当前两江国际粗粒度的wgs84坐标(104.05503，30.562251), 纬度二进制编码：101010110111011，经度二进制编码：110010011111111, Geohash值为：wm3vzg
正北方向近邻的网格维度为增加一个网格的高度，即纬度增加0.005405405，为：30.562251 + 0.005405405 = 30.567656405， 转换为二进制编码后为(可用工具快速转换)：101010110111100
正好是原纬度的二进制编码101010110111011 加1后的结果（101010110111011 + 000000000000001 = 101010110111100）
反向推导
当前两江国际粗粒度的wgs84坐标(104.05503，30.562251), 纬度二进制编码：101010110111011，经度二进制编码：110010011111111, Geohash值为：wm3vzg
基于当前坐标的网格，正北方向近邻的网格N，其纬度二进制加1后为：101010110111100，经度不变，其Geohash值为：wm3vzu
通过http://geohash.co/ 反向转换其经纬坐标为：(104.0570068359375,30.56671142578125）
通过https://www.box3.cn/tools/lbs.html 查询2个坐标的实际位置，误差在531m(符合精度范围）
邻近8个网格位置计算
| **Geohash编码：**wm3vzs纬度二进制编码：101010110111100经度二进制编码：110010011111110公式：(Lat_bin + 1, Lon_bin – 1) | **Geohash编码：**wm3vzu纬度二进制编码：101010110111100经度二进制编码：110100101101010公式：(Lat_bin + 1, Lon_bin) | **Geohash编码：**wm6jbh纬度二进制编码：101010110111100经度二进制编码：110010100000000公式：(Lat_bin + 1, Lon_bin + 1) |
|---|---|---|
| **Geohash编码：**wm3vze纬度二进制编码：101010110111011经度二进制编码：110010011111110公式：(Lat_bin, Lon_bin – 1) | **Geohash编码：**wm3vzg纬度二进制编码：101010110111011经度二进制编码：110010011111111公式：(Lat_bin, Lon_bin) | **Geohash编码：**wm6jb5纬度二进制编码：101010110111011经度二进制编码：110010100000000公式：(Lat_bin, Lon_bin + 1) |
| **Geohash编码：**wm3vzd纬度二进制编码：101010110111010经度二进制编码：110010011111110公式：(Lat_bin – 1, Lon_bin – 1) | **Geohash编码：**wm3vzf纬度二进制编码：101010110111010经度二进制编码：110010011111111公式：(Lat_bin – 1, Lon_bin) | **Geohash编码：**wm6jb4纬度二进制编码：101010110111010经度二进制编码：110010100000000公式：(Lat_bin – 1, Lon_bin + 1) |
附近3公里网格模型
青色代表：用户位置的网格编码，红色代表：附近附近3公里的网格编码
今天的文章Geohash算法分享到此就结束了，感谢您的阅读。
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