随着移动端的普及，很多 App应用 都有 LBS 功能。

附近的银行、

附近的饭店、

附近的超市、

附近的厕所、

...

以上的需求很类似，实现的原理也大致相同。

定位方式有哪些？

• 基于 GPS

• 基于运营商基站

• 基于WiFi

• 基于蓝牙

• 基于传感器

我们主要应用基于 GPS 进行定位。

其他定位方式，大家可以 Google 了解下。

实现原理

以获取附近的饭店为例子。

数据采集：

首先将饭店数据(经纬度和其他信息)存储到数据库中。

附近算法：

用户将自己的坐标传给服务端，服务端通过用户当前坐标，查询出附近的饭店。

接下来，我们就主要聊聊如何通过坐标查询出附近饭店的算法?

当当当当，GeoHash 闪亮登场。

GeoHash 算法

GeoHash 算法 是一种地址编码，它能把二维的经纬度编码成一维的字符串。

重点：经纬度坐标为GPS坐标。

优点：

• 利用一个字段表示经纬度，给字段加上索引，效率高。

• 编码的前缀可以表示更大的区域，查找附近的，非常方便。

• 编码暴露，也不会暴露自己的精确坐标，有助于隐私保护。

算法：

以 经纬度 (39.92324,116.3906) 为例进行分析。

首先将纬度范围 (-90, 90) 平分成两个区间 (-90,0)、(0, 90)。

如果目标纬度位于前一个区间，则编码为0，否则编码为1。

由于 39.92324 属于 (0, 90)，所以取编码为1。

然后再将 (0, 90) 分成 (0, 45), (45, 90)两个区间。

然而 39.92324 位于 (0, 45)，所以编码为 0。

以此类推，直到精度符合要求为止。

得到纬度编码为 1011 1000 1100 0111 1001。

经度也用同样的算法，对 (-180, 180) 依次细分。

得到经度的编码为 1101 0010 1100 0100 0100。

接下来将经度和纬度的编码合并，奇数位是纬度，偶数位是经度。

得到编码 11100 11101 00100 01111 00000 01101 01011 00001。

最后，用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）这32个字母进行base32编码。

得到 (39.92324, 116.3906) 的编码为 wx4g0ec1。

解码算法与编码算法相反，先进行base32解码，然后分离出经纬度。

最后根据二进制编码对经纬度范围进行细分即可。

程序处理

在经度和纬度入库的时候，数据库新增一个字段geohash,记录此点的geohash值。

在查询附近的时候，利用SQL中 like 'wx4g0e%' 进行查询。

查询出来的结果，根据距离大小进行排序。

geohash 字段可以使用索引。

//[PHP Code] 生成GeoHashCode编码

$longitude = ''; //经度

$latitude = '';  //纬度

$objGeoHash = new Geohash(); //文末有该类的下载方式

$strGeoHashCode = $objGeoHash->encode($latitude, $longitude);

//在采集数据的时候，这个值保存到数据中即可。

/**
 * [PHP Code] 根据经纬度计算两点之间的记录
 * @param $lat1 纬度1
 * @param $lng1 经度1
 * @param $lat2 纬度2
 * @param $lng2 经度2
 * @return float 单位(米)
 */
function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2)
{
    //地球半径
    $R = 6378137;

    //将角度转为弧度
    $radLat1 = deg2rad($lat1);
    $radLat2 = deg2rad($lat2);
    $radLng1 = deg2rad($lng1);
    $radLng2 = deg2rad($lng2);

    //结果
    $s = acos(cos($radLat1) * cos($radLat2) * cos($radLng1 - $radLng2)
            + sin($radLat1) * sin($radLat2)) * $R;

    //精度
    $s = round($s * 10000)/10000;

    return  round($s);
}

备注

请了解，百度坐标与GPS坐标互转。

请了解，谷歌坐标与GPS坐标互转。

请了解，腾讯坐标与GPS坐标互转。

...

百度拾取坐标地址：

http://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/index.html

GeoHash 编码精度为6位时，大概为附近1千米。

在纬度相等的情况下：

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。

在经度相等的情况下：

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。

实际情况据需求而定，可在此基础上进行扩展。