Flask接口签名sign原理与实例代码浅析
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2023-07-02
JAVA实现空间索引编码——GeoHash的示例
JAVA实现空间索引编码——GeoHash的示例
之前自己在做基于Lucene的内容检索过程中，了解到Lucene可以实现对文本信息，数值信息的内容检索，对于空间距离好像并为为源码中实现；最近半年自己接触到Solr，里面有一个空间距离检索（经纬度），最近对其中的实现做了下学习，了解到在实现空间距离检索的有一个比较常用的技术——GeoHash，下面就介绍下GeoHash。
GeoHash特点
GeoHash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标，比如我现在所在位置的GeoHash值为 wx4sv61q；
GeoHash标识的并不是一个点，而是一个区域，比如 wx4sv61q 对应的就是一个矩形区域；
编码的前缀可以标识更大的区域，比如 wx4sv61 编码代表的区域要大于 wx4sv61q 代表的区域，但是 wx4sv61q 代表的区域一定在 wx4sv61 代表的区域内。
因此我们再去做距离检索的时候，只需要对GeoHash进行前缀匹配即可，具体的原因在后面内容进行介绍。
GeoHash原理
GeoHash最简单的解释就是将一个位置信息转化成一个可以排序、可以比较的字符串编码。下面就详细介绍以下其实现过程：
首先我们将纬度(-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 40.222012 举例，由于40.222012 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40.222012 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40.222012 的编码是 10111001001101000110。
对于经度采用同样的的方法，得到 116.248283 的编码是 11010010101010100101。
接下来我们对经纬度的编码合并，奇数为是纬度，偶数为是经度，得到的编码是 1110011101001001100011011001100000110110（这里需要特别注意，这里说的奇数、偶数是值数组的下标，从0开始的）；
最后用base32编码，二进制串对应的十进制分别为 28, 29, 4, 24, 27, 6, 1, 22，转化为base32是wx4sv61q，因此就 得到(40.222012, 116.248283) 的编码为 wx4sv61q。（下图介绍了base32的对应关系）
编码 wx4sv61q 在地图上对应的位置如下图：
这里我们GeoHash的编码长度为8，这时精度在19米，下表列出了不同的编码长度对应的精度：
由上面的精度可知，如果要选取和我(40.222012, 116.248283)相距2km内的物品，我们只需要查找物品坐标对应的GeoHash以wx4sv为前缀的即可。
GeoHash延伸
到目前为止我们对空间索引有了一定的了解，但是上面介绍的内容对下面的一种情况就无法实现：
我们从图中可以看出，红点与上方的绿点距离较近，与下方的绿点距离较远，但是红点与下方的绿点的编码字符串一样，都是wx4g0。对于GeoHash这种边界问题解决思路也十分简单，我们在做检索或者查询的时候，对周围的八个区域进行匹配，这样就很好的解决了边界问题。下面我们就对GeoHash用java进行实现。
JAVA实现
在实现之前，我们首先定义一个LocationBean，用它来表示经纬度信息：
/**
*@Description: 存储经纬度信息
*/
package com.lulei.geo.bean;
public class LocationBean {
public static final double MINLAT = -90;
public static final double MAXLAT = 90;
public static final double MINLNG = -180;
public static final double MAXLNG = 180;
private double lat;//纬度[-90,90]
private double lng;//经度[-180,180]
public LocationBean(double lat, double lng) {
this.lat = lat;
this.lng = lng;
}
public double getLat() {
return lat;
}
public void setLat(double lat) {
this.lat = lat;
}
public double getLng() {
return lng;
}
public void setLng(double lng) {
this.lng = lng;
}
}
然后我们编写一个类，来实现GeoHash，在实现GeoHash的过程中，我们需要用定义一些常量以及经纬度信息，具体如下：
public class GeoHash {
private LocationBean location;
/**
* 1 2500km;2 630km;3 78km;4 30km
* 5 2.4km; 6 610m; 7 76m; 8 19m
*/
private int hashLength = 8; //经纬度转化为geohash长度
private int latLength = 20; //纬度转化为二进制长度
private int lngLength = 20; //经度转化为二进制长度
private double minLat;//每格纬度的单位大小
private double minLng;//每个经度的倒下
private static final char[] CHARS = {'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'};
}
在GeoHash实例化时，我们需要对一些属性进行赋值：
public GeoHash(double lat, double lng) {
location = new LocationBean(lat, lng);
setMinLatLng();
}
public int gethashLength() {
return hashLength;
}
/**
* @Author:lulei
* @Description: 设置经纬度的最小单位
*/
private void setMinLatLng() {
minLat = LocationBean.MAXLAT - LocationBean.MINLAT;
for (int i = 0; i < latLength; i++) {
minLat /= 2.0;
}
minLng = LocationBean.MAXLNG - LocationBean.MINLNG;
for (int i = 0; i < lngLength; i++) {
minLng /= 2.0;
}
}
我们在使用GeoHash的时候，需要设置最终编码的长度，因此编写一个方法实现对GeoHash长度的设置
public boolean sethashLength(int length) {
if (length < 1) {
return false;
}
hashLength = length;
latLength = (length * 5) / 2;
if (length % 2 == 0) {
lngLength = latLength;
} else {
lngLength = latLength + 1;
}
setMinLatLng();
return true;
}
有了这些设置之后，我们需要将经度、纬度转化为对应的二进制编码
private boolean[] getHashArray(double value, double min, double max, int length) {
if (value < min || value > max) {
return null;
}
if (length < 1) {
return null;
}
boolean[] result = new boolean[length];
for (int i = 0; i < length; i++) {
double mid = (min + max) / 2.0;
if (value > mid) {
result[i] = true;
min = mid;
} else {
result[i] = false;
max = mid;
}
}
return result;
}
分别获取经纬度的二进制编码后，我们需要将两个二进制字符串合并成一个
private boolean[] merge(boolean[] latArray, boolean[] lngArray) {
if (latArray == null || lngArray == null) {
return null;
}
boolean[] result = new boolean[lngArray.length + latArray.length];
Arrays.fill(result, false);
for (int i = 0; i < lngArray.length; i++) {
result[2 * i] = lngArray[i];
}
for (int i = 0; i < latArray.length; i++) {
result[2 * i + 1] = latArray[i];
}
return result;
}
最后我们需要将获得的二进制转进行base32转化
/**
* @param lat
* @param lng
* @return
* @Author:lulei
* @Description: 获取经纬度的base32字符串
*/
private String getGeoHashBase32(double lat, double lng) {
boolean[] bools = getGeoBinary(lat, lng);
if (bools == null) {
return null;
}
StringBuffer sb = new StringBuffer();
for (int i = 0; i < bools.length; i = i + 5) {
boolean[] base32 = new boolean[5];
for (int j = 0; j < 5; j++) {
base32[j] = bools[i + j];
}
char cha = getBase32Char(base32);
if (' ' == cha) {
return null;
}
sb.append(cha);
}
return sb.toString();
}
/**
* @param base32
* @return
* @Author:lulei
* @Description: 将五位二进制转化为base32
*/
private char getBase32Char(boolean[] base32) {
if qRotMynm(base32 == null || base32.length != 5) {
return ' ';
}
int num = 0;
for (boolean bool : base32) {
num <<= 1;
if (bool) {
num += 1;
}
}
return CHARS[num % CHARS.length];
}
对于如何获取周围八个区域的GeoHash值这个问题我们可以做如下转化，我们已经知道当前点的经纬度值，我们也知道每一个区域内的经度、纬度的宽度，如果经度加上或减去这个宽度，我们就可以位于该区域左侧和右侧区域的经度，如果纬度加上或减去这个宽度，我们就可以获取该区域上部和下部的纬度，这样我们就可以分别获取到该区域周围八个区域内的一个点的坐标，我们分别计算这八个点的坐标，也就是八个区域对应的GeoHash编码。
public List
double leftLat = location.getLat() - minLat;
double rightLat = location.getLat() + minLat;
double upLng = location.getLng() - minLng;
double downLng = location.getLng() + minLng;
List
//左侧从上到下 3个
String leftUp = getGeoHashBase32(leftLat, upLng);
if (!(leftUp == null || "".equals(leftUp))) {
base32For9.add(leftUp);
}
String leftMid = getGeoHashBase32(leftLat, location.getLng());
if (!(leftMid == null || "".equals(leftMid))) {
base32For9.add(leftMid);
}
String leftDown = getGeoHashBase32(leftLat, downLng);
if (!(leftDown == null || "".equals(leftDown))) {
base32For9.add(leftDown);
}
//中间从上到下 3个
String midUp = getGeoHashBase32(location.getLat(), upLng);
if (!(midUp == null || "".equals(midUp))) {
base32For9.add(midUp);
}
String midMid = getGeoHashBase32(location.getLat(), location.getLng());
if (!(midMid == null || "".equals(midMid))) {
base32For9.add(midMid);
}
String midDown = getGeoHashBase32(location.getLat(), downLng);
if (!(midDown == null || "".equals(midDown))) {
base32For9.add(midDown);
}
//右侧从上到下 3个
String rightUp = getGeoHashBase32(rightLat, upLng);
if (!(rightUp == null || "".equals(rightUp))) {
base32For9.add(rightUp);
}
String rightMid = getGeoHashBase32(rightLat, location.getLng());
if (!(rightMid == null || "".equals(rightMid))) {
base32For9.add(rightMid);
}
String rightDown = getGeoHashBase32(rightLat, downLng);
if (!(rightDown == null || "".equals(rightDown))) {
base32For9.add(rightDown);
}
return base32For9;
}
运行结果
完整代码
上面的博客中已经有完整的LoacationBean代码，这里就不再写了。
/**
*@Description: GeoHash实现经纬度的转化
*/
package com.lulei.geo;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import com.lulei.geo.bean.LocationBean;
import com.lulei.util.jsonUtil;
public class GeoHash {
private LocationBean location;
/**
* 1 2500km;2 630km;3 78km;4 30km
* 5 2.4km; 6 610m; 7 76m; 8 19m
*/
private int hashLength = 8; //经纬度转化为geohash长度
private int latLength = 20; //纬度转化为二进制长度
qRotMynm private int lngLength = 20; //经度转化为二进制长度
private double minLat;//每格纬度的单位大小
private double minLng;//每个经度的倒下
private static final char[] CHARS = {'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'};
public GeoHash(double lat, double lng) {
location = new LocationBean(lat, lng);
setMinLatLng();
}
public int gethashLength() {
return hashLength;
}
/**
* @Author:lulei
* @Description: 设置经纬度的最小单位
*/
private void setMinLatLng() {
minLat = LocationBean.MAXLAT - LocationBean.MINLAT;
for (int i = 0; i < latLength; i++) {
minLat /= 2.0;
}
minLng = LocationBean.MAXLNG - LocationBean.MINLNG;
for (int i = 0; i < lngLength; i++) {
minLng /= 2.0;
}
}
/**
* @return
* @Author:lulei
* @Description: 求所在坐标点及周围点组成的九个
*/
public List
double leftLat = location.getLat() - minLat;
double rightLat = location.getLat() + minLat;
double upLng = location.getLng() - minLng;
double downLng = location.getLng() + minLng;
List
//左侧从上到下 3个
String leftUp = getGeoHashBase32(leftLat, upLng);
if (!(leftUp == null || "".equals(leftUp))) {
base32For9.add(leftUp);
}
String leftMid = getGeoHashBase32(leftLat, location.getLng());
if (!(leftMid == null || "".equals(leftMid))) {
base32For9.add(leftMid);
}
String leftDown = getGeoHashBase32(leftLat, downLng);
if (!(leftDown == null || "".equals(leftDown))) {
base32For9.add(leftDown);
}
//中间从上到下 3个
String midUp = getGeoHashBase32(location.getLat(), upLng);
if (!(midUp == null || "".equals(midUp))) {
base32For9.add(midUp);
}
String midMid = getGeoHashBase32(location.getLat(), location.getLng());
if (!(midMid == null || "".equals(midMid))) {
base32For9.add(midMid);
}
String midDown = getGeoHashBase32(location.getLat(), downLng);
if (!(midDown == null || "".equals(midDown))) {
base32For9.add(midDown);
}
//右侧从上到下 3个
String rightUp = getGeoHashBase32(rightLat, upLng);
if (!(rightUp == null || "".equals(rightUp))) {
base32For9.add(rightUp);
}
String rightMid = getGeoHashBase32(rightLat, location.getLng());
if (!(rightMid == null || "".equals(rightMid))) {
base32For9.add(rightMid);
}
String rightDown = getGeoHashBase32(rightLat, downLng);
if (!(rightDown == null || "".equals(rightDown))) {
base32For9.add(rightDown);
}
return base32For9;
}
/**
* @param length
* @return
* @Author:lulei
* @Description: 设置经纬度转化为geohash长度
*/
public boolean sethashLength(int length) {
if (length < 1) {
return false;
}
hashLength = length;
latLength = (length * 5) / 2;
if (length % 2 == 0) {
lngLength = latLength;
} else {
lngLength = latLength + 1;
}
setMinLatLng();
return true;
}
/**
* @return
* @Author:lulei
* @Description: 获取经纬度的base32字符串
*/
public String getGeoHashBase32() {
return getGeoHashBase32(location.getLat(), location.getLng());
}
/**
* @param lat
* @param lng
* @return
* @Author:lulei
* @Description: 获取经纬度的base32字符串
*/
private String getGeoHashBase32(double lat, double lng) {
boolean[] bools = getGeoBinary(lat, lng);
if (bools == null) {
return null;
}
StringBuffer sb = new StringBuffer();
for (int i = 0; i < bools.length; i = i + 5) {
boolean[] base32 = new boolean[5];
for (int j = 0; j < 5; j++) {
base32[j] = bools[i + j];
}
char cha = getBase32Char(base32);
if (' ' == cha) {
return null;
}
sb.append(cha);
}
return sb.toString();
}
/**
* @param base32
* @return
* @Author:lulei
* @Description: 将五位二进制转化为base32
*/
private char getBase32Char(boolean[] base32) {
if (base32 == null || base32.length != 5) {
return ' ';
}
int num = 0;
for (boolean bool : base32) {
num <<= 1;
if (bool) {
num += 1;
}
}
return CHARS[num % CHARS.length];
}
/**
* @param lat
* @param lng
* @return
* @Author:lulei
* @Description: 获取坐标的geo二进制字符串
*/
private boolean[] getGeoBinary(double lat, double lng) {
boolean[] latArray = getHashArray(lat, LocationBean.MINLAT, LocationBean.MAXLAT, latLength);
boolean[] lngArray = getHashArray(lng, LocationBean.MINLNG, LocationBean.MAXLNG, lngLength);
return merge(latArray, lngArray);
}
/**
* @param latArray
* @param lngArray
* @return
* @Author:lulei
* @Description: 合并经纬度二进制
*/
private boolean[] merge(boolean[] latArray, boolean[] lngArray) {
if (latArray == null || lngArray == null) {
return null;
}
boolean[] result = new boolean[lngArray.length + latArray.length];
Arrays.fill(result, false);
for (int i = 0; i < lngArray.length; i++) {
result[2 * i] = lngArray[i];
}
for (int i = 0; i < latArray.length; i++) {
result[2 * i + 1] = latArray[i];
}
return result;
}
/**
* @param value
* @param min
* @param max
* @return
* @Author:lulei
* @Description: 将数字转化为geohash二进制字符串
*/
private boolean[] getHashArray(double value, double min, double max, int length) {
if (value < min || value > max) {
return null;
}
if (length < 1) {
return null;
}
boolean[] result = new boolean[length];
for (int i = 0; i < length; i++) {
double mid = (min + max) / 2.0;
if (value > mid) {
result[i] = true;
min = mid;
} else {
result[i] = false;
max = mid;
}
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
GeoHash g = new GeoHash(40.222012, 116.248283);
System.out.println(g.getGeoHashBase32());
System.out.println(JsonUtil.parseJson(g.getGeoHashBase32For9()));
}
}
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