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PHP進(jìn)階學(xué)習(xí)之Geo的地圖定位算法詳解

 更新時(shí)間:2019年06月19日 10:29:40   作者:George-Henry  
這篇文章主要介紹了PHP進(jìn)階學(xué)習(xí)之Geo的地圖定位算法,結(jié)合實(shí)例形式詳細(xì)分析了php Geo的地圖定位算法相關(guān)概念、原理、實(shí)現(xiàn)方法與操作注意事項(xiàng),需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了PHP進(jìn)階學(xué)習(xí)之Geo的地圖定位算法。分享給大家供大家參考,具體如下:

前言

日常開發(fā)中我們經(jīng)常需要查找某個(gè)物體的定位,或者查找附近的范圍等,我們自然而然會(huì)想到的方法就是利用各種提供服務(wù)的地圖網(wǎng)站的API,基于API,用經(jīng)緯度去實(shí)現(xiàn)定位和查找附近范圍等等。然而,由于原理沒有做一個(gè)了解和一定的認(rèn)識(shí),在對(duì)比距離遠(yuǎn)近關(guān)系或者控制精確程度方面,我們并不了解怎么利用這些經(jīng)緯度數(shù)值去實(shí)現(xiàn)距離轉(zhuǎn)化和對(duì)比。本章節(jié)我們就來探討一下基于geo的位置算法原理。

概念

  1. 緯線:緯線是與地軸垂直的線,著東西方向環(huán)繞地球一周,所有的緯度都是平行的。其中,赤道是最長(zhǎng)的緯線,緯度為0度,緯線數(shù)值是角度數(shù)值,從赤道開始分為北緯和南緯,都是0-90°;
  2. 經(jīng)線:地球儀上的豎線,是連接南北兩極并且與緯線垂直相交的半圓,子午線為0°,分為西經(jīng)和東經(jīng),都是0-180°,經(jīng)線也是角度數(shù)值;
  3. 經(jīng)緯線和米的換算:經(jīng)度或者緯度0.00001度,約等于1米,這個(gè)在GPS測(cè)算距離的時(shí)候可以體會(huì)到,GPS只要精確到小數(shù)點(diǎn)后五位,就是10米范圍內(nèi)的精度;
  4. 為了便于理解,將地球看成一個(gè)基于經(jīng)緯度線的坐標(biāo)系。經(jīng)度范圍為-180~180°,緯度范圍為-90~90°,地球上任意一點(diǎn)都可以用經(jīng)緯度這樣兩個(gè)維度去唯一確定。

在實(shí)際應(yīng)用中,如果要用兩個(gè)維度去確定一個(gè)點(diǎn),則計(jì)算量會(huì)很大,因?yàn)橐粋€(gè)二維確定一個(gè)平面,如果我們把二維平面上的所有點(diǎn)都用一個(gè)數(shù)字表示,即經(jīng)緯度換算成一個(gè)字符串,則可以轉(zhuǎn)為一維坐標(biāo)來表示,大大減少計(jì)算量。這就是現(xiàn)在應(yīng)用廣泛的geoHash。

geoHash:Geohash是公共領(lǐng)域地理編碼系統(tǒng),它將地理位置編碼為一串字母和數(shù)字。Geohash提供了像任意精度這樣的屬性,以及逐漸從代碼末尾刪除字符以減小其大?。ú⒅饾u失去精度)的可能性。由于逐步精度下降的結(jié)果,附近的地方往往(但不總是)呈現(xiàn)類似的前綴。共享前綴越長(zhǎng),兩個(gè)地方越接近。

原理

能將一個(gè)地球上的點(diǎn)表示成一串字母,并且相近的地點(diǎn)字母的共同前綴越多。這能讓位置搜索在開發(fā)中變得很容易。它的原理就是依據(jù)上述說的geoHash值。下面就來詳細(xì)說明geoHash值是怎么算出來的:

  1. 根據(jù)經(jīng)緯度計(jì)算GeoHash二進(jìn)制編碼(以經(jīng)緯度值:(116.389550,39.928167)進(jìn)行算法說明)
  2. 先計(jì)算緯度二進(jìn)制:
    2.1 區(qū)間[-90,90]進(jìn)行二分為[-90,0),[0,90],稱為左右區(qū)間,可以確定39.928167屬于右區(qū)間[0,90],給標(biāo)記為1;
    2.2 接著將區(qū)間[0,90]進(jìn)行二分為 [0,45),[45,90],可以確定39.928167屬于左區(qū)間 [0,45),給標(biāo)記為0;
    2.3 遞歸上述過程39.928167總是屬于某個(gè)區(qū)間[a,b]。隨著每次迭代區(qū)間[a,b]總在縮小,并越來越逼近39.928167;
    2.4 這樣隨著算法的進(jìn)行會(huì)產(chǎn)生一個(gè)序列1011100011的緯度二進(jìn)制編碼;
  1. 同理,計(jì)算出地球經(jīng)度二進(jìn)制,區(qū)間是[-180,180],可以對(duì)經(jīng)度116.389550進(jìn)行編碼。算出結(jié)果1101001011;


  1. 組碼:通過上述計(jì)算,緯度產(chǎn)生的編碼為10111 00011,經(jīng)度產(chǎn)生的編碼為11010 01011。偶數(shù)位放經(jīng)度,奇數(shù)位放緯度,把2串編碼組合生成新串:11100 11101 00100 01111。
  2. 使用用0-9、b-z(去掉a, i, l, o)這32個(gè)字母進(jìn)行base32編碼,首先將11100 11101 00100 01111轉(zhuǎn)成十進(jìn)制,對(duì)應(yīng)著28、29、4、15,十進(jìn)制對(duì)應(yīng)的編碼就是wx4g。

Geohash其實(shí)就是將整個(gè)地圖或者某個(gè)分割所得的區(qū)域進(jìn)行一次劃分,由于采用的是base32編碼方式,即Geohash中的每一個(gè)字母或者數(shù)字(如wx4g0e中的w)都是由5bits組成(2^5 = 32,base32),這5bits可以有32中不同的組合(0~31),這樣我們可以將整個(gè)地圖區(qū)域分為32個(gè)區(qū)域,通過00000 ~ 11111來標(biāo)識(shí)這32個(gè)區(qū)域。第一次對(duì)地圖劃分后的情況如下圖所示(每個(gè)區(qū)域中的編號(hào)對(duì)應(yīng)于該區(qū)域所對(duì)應(yīng)的編碼):
進(jìn)行多次分解后,我們就可以得到更精確的位置劃分,如上述計(jì)算的wx4g已經(jīng)可以精確到一個(gè)城市城區(qū)了:
從上圖中可以看出,相鄰城區(qū)的geoHash值的共同前綴越多,由此我們就可以應(yīng)用共同前綴來判斷附近相鄰的位置了。當(dāng)然精確范圍也是根據(jù)經(jīng)緯度和hash值的范圍來確定的,如下表,geo精確到8位的共同前綴,可以表示附近約20米內(nèi)的范圍了

在PHP中的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用

在了解了geo的位置算法原理后,PHP開發(fā)過程中我們便可以使用這一定位功能,目前解決位置定位和搜索功能的方案有很多種,基于PHP的,從本人自身實(shí)踐中推薦一下幾種:

  1. 利用現(xiàn)成的地圖API實(shí)現(xiàn)geo定位、搜索范圍、計(jì)算距離等功能,如國(guó)內(nèi)的百度、高德等,很多免費(fèi)API可以使用;如需更大更精確的范圍,可以使用google的geo api,缺點(diǎn)就是每日請(qǐng)求次數(shù)有限制,如果是企業(yè)級(jí)別的應(yīng)用,付費(fèi)增加請(qǐng)求次數(shù)的允許權(quán)限是必不可少的??刹殚嗘溄樱?span style="color: #0000ff">https://developers.google.com/maps/documentation/geocoding/start
  2. 通過NoSQL存儲(chǔ)組件實(shí)現(xiàn)定位運(yùn)算和存儲(chǔ):由于我們經(jīng)常在計(jì)算了定位數(shù)據(jù)之后要把數(shù)據(jù)落地,所以目前行業(yè)內(nèi)已經(jīng)有了很多存儲(chǔ)組件提供了直接計(jì)算和存儲(chǔ)的方案,如MongoDB,適合在國(guó)內(nèi)云平臺(tái)直接使用。如果是AWS平臺(tái),也提供了dynamodb這種NoSQL存儲(chǔ)組件。這些存儲(chǔ)組件均可以直接傳入經(jīng)緯度,自動(dòng)換算為geoHash落地存儲(chǔ),也提供了直接計(jì)算距離,搜索范圍數(shù)據(jù)返回的功能。
  3. 本地部署服務(wù)器可用Redis在Redis3.2版本之后,已經(jīng)提供了GEO的運(yùn)算、搜索和落地功能,可以結(jié)合新版本的php-redis擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)geo的方法。參考鏈接:http://www.redis.cn/commands.html,在PHP中實(shí)現(xiàn)對(duì)redis的geo操作,可以參考GitHub上面已經(jīng)提供了的方法說明:https://github.com/phpredis/phpredis。redis其實(shí)是封裝了方法計(jì)算經(jīng)緯度參數(shù),換算成geohash值作為Zset的Score存入Zset中,所以也可以將其當(dāng)做一個(gè)普通的Zset進(jìn)行操作。
    實(shí)際應(yīng)用中我們常常以商品、人物作為value值,以geohash值作為score,這樣就可以搜索一定范圍內(nèi)score內(nèi)的人或事物了。如搜索一定半徑內(nèi)的value:
    $redis->geoRadius($key, $longitude, $latitude, $radius, $unit [, Array $options]);
    
    
  1. 利用PHP進(jìn)行原生geoHash計(jì)算:這種方式計(jì)算較為復(fù)雜,即是根據(jù)geoHash原理,用PHP語言實(shí)現(xiàn)了這一算法,也通過PHP計(jì)算距離,搜索半徑等。相當(dāng)于重新造了個(gè)輪子,當(dāng)然如果業(yè)務(wù)復(fù)雜度較高,也有必要進(jìn)行PHP對(duì)GeoHash算法的支持,或者自行封裝Geo類。在此推薦GitHub上面一個(gè)比較完善的PHP-GEO支持:https://github.com/geocoder-php/Geocoder
    或者如果只需要計(jì)算GeoHash值,可以使用網(wǎng)上廣泛轉(zhuǎn)發(fā)的一個(gè)計(jì)算Hash值的PHP方法:
private $coding = '0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz';
/**
* calculate geoHash by longitude and latitude
* @param $lat
* @param $long
* @return string
*/
public function calcGeoHash($lat,$long)
{
$plat=$this->precision($lat);
$latbits=1;
$err=45;
while($err>$plat)
{
$latbits++;
$err/=2;
}
$plong=$this->precision($long);
$longbits=1;
$err=90;
while($err>$plong)
{
$longbits++;
$err/=2;
}
$bits=max($latbits,$longbits);
$longbits=$bits;
$latbits=$bits;
$addlong=1;
while (($longbits+$latbits)%5 != 0)
{
$longbits+=$addlong;
$latbits+=!$addlong;
$addlong=!$addlong;
}
$blat=$this->binEncode($lat,-90,90, $latbits);
$blong=$this->binEncode($long,-180,180,$longbits);
$binary='';
$uselong=1;
while (strlen($blat)+strlen($blong))
{
if ($uselong)
{
$binary=$binary.substr($blong,0,1);
$blong=substr($blong,1);
}
else
{
$binary=$binary.substr($blat,0,1);
$blat=substr($blat,1);
}
$uselong=!$uselong;
}
$hash='';
for ($i=0; $i<strlen($binary); $i+=5)
{
$n=bindec(substr($binary,$i,5));
$hash=$hash.$this->coding[$n];
}
return $hash;
}
/**
* @param $number
* @return float|int
*/
private function precision($number)
{
$precision=0;
$pt=strpos($number,'.');
if ($pt!==false)
{
$precision=-(strlen($number)-$pt-1);
}
return pow(10,$precision)/2;
}
/**
* @param $number
* @param $min
* @param $max
* @param $bitcount
* @return string
*/
private function binEncode($number, $min, $max, $bitcount)
{
if ($bitcount==0)
return '';
$mid=($min+$max)/2;
if ($number>$mid)
return '1'.$this->binEncode($number, $mid, $max,$bitcount-1);
else
return '0'.$this->binEncode($number, $min, $mid,$bitcount-1);
}

總結(jié)

GeoHash算法是一種將二維坐標(biāo)換算成一位字符串的算法,可以通過不同字符串的共同前綴來判斷相距遠(yuǎn)近。在日常業(yè)務(wù)中也常常需要用到,本文也介紹了不同的實(shí)現(xiàn)方法,具體實(shí)現(xiàn)方案還需以實(shí)際業(yè)務(wù)需要為準(zhǔn)。如果屬于精確度要求很高或者企業(yè)級(jí)的大規(guī)模應(yīng)用,可以首先考慮MongoDB或者其他提供Geo功能的存儲(chǔ)組件,如果較為輕量級(jí),可以借助第三方地區(qū)API、或者利用redis做geo的簡(jiǎn)單應(yīng)用。如果業(yè)務(wù)需求復(fù)雜度不高,在這里并不推薦直接使用PHP寫,畢竟效率會(huì)比較低,而且這也不是業(yè)務(wù)關(guān)注的重點(diǎn),所以沒必要重新造輪子。

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希望本文所述對(duì)大家PHP程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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