LBS附近地点搜索算法资料集合

方法一:基于球面距离搜索附近地点

    点评:需要使用2个字段进行查询,查询效率差,适用于数据量较少的小型应用。

    维基百科推荐使用 Haversine 公式计算球面距离

 

方法二:基于Geohash算法搜索附近地点

    点评:精度可控,使用单字段字符串前缀查询,查询效率较高,适用于大数据的应用。

 

其它方法:

 

PHP源代码

//
// 使用 Haversine 公式计算两个地理坐标点之间的球面距离。
//
// 参数说明:
// $lat1        点1的纬度值,单位:degree
// $lng1        点1的经度值,单位:degree
// $lat2        点2的纬度值,单位:degree
// $lng2        点2的经度值,单位:degree
//
// 返回值:两点之间的球面距离,单位: km
//
function haversine_distance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) {
  $EARTH_RADIUS = 6371.00;   // 地球平均半径,6371km

  // 角度转换成弧度
  $rlat1 = deg2rad($lat1);
  $rlng1 = deg2rad($lng1);
  $rlat2 = deg2rad($lat2);
  $rlng2 = deg2rad($lng2);

  $rlat_diff = abs($rlat1 - $rlat2);
  $rlng_diff = abs($rlng1 - $rlng2);

  $h = pow(sin($rlat_diff/2), 2) + cos($rlat1) * cos($rlat2) * pow(sin($rlng_diff/2), 2);
  return 2 * $EARTH_RADIUS * asin(sqrt($h));
}

//
// 根据到中心点的距离计算东西两侧的经度边界范围,采用 Haversine 公式计算。
//
// 参数说明:
// $lat         中心点的纬度,单位:degree
// $lng         中心点的经度,单位:degree
// $distance    到中心点的距离,单位:km
//
// 返回值: array($lat_diff, $lng_diff)
// $lat_diff    到中心点的纬度边界范围,单位: degree
// $lng_diff    到中心点的纬度边界范围,单位: degree
//
function lbs_haversine_diff($lat, $lng, $distance) {
  $EARTH_RADIUS = 6371.00;   // 地球平均半径,6371km

  // 纬度边界
  $rlat_diff = $distance / $EARTH_RADIUS;
  $dlat_diff = rad2deg($rlat_diff);

  // 经度边界
  $rlat = deg2rad($lat);
  $rlng_diff = 2 * asin( sin($distance / (2 * $EARTH_RADIUS)) / cos($rlat) );
  $dlng_diff = rad2deg($rlng_diff);

  return array($dlat_diff, $dlng_diff);
}

 

posted on 2020-12-03 11:15  意扬  阅读(320)  评论(0编辑  收藏  举报

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