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距離不一定產(chǎn)生美，還有GeoHash算法。

「附近的人」這樣的產(chǎn)品功能，你一定不陌生吧？

微信就有「附近的人」的功能，依托于位置信息，展示平臺(tái)上與你距離較近的用戶，這個(gè)功能在各種平臺(tái)上曾經(jīng)盛極一時(shí)，依托「附近的人」的功能，也產(chǎn)生了一些灰色的產(chǎn)業(yè)鏈。

但今天要討論的不是如何利用「附近的人」來撩漢約P，而是站在產(chǎn)品的角度，分析「附近的人」是如何實(shí)現(xiàn)的。

如何實(shí)現(xiàn)？可能就是獲取了個(gè)人位置信息，將平臺(tái)上的所有用戶的位置信息按位置排序，然后逐一計(jì)算距離…

起初我也覺得這事就這么簡單。但果真如此，就不值得學(xué)習(xí)探討了。附近的人的實(shí)現(xiàn)策略，并不是一句話就能說清楚的。

首先，我們來回顧一些地理知識(shí)。

1、地球是圓的，分南北極，以地軸為中心自轉(zhuǎn)。

2、縱切線是經(jīng)線，常用「經(jīng)度」來衡量；橫切線是緯線，常用「緯度」來衡量；

3、緯線赤道往北極方向稱為「北緯」，往南極方向稱為「南緯」；經(jīng)線地軸往左方向是「西經(jīng)」，往右方向是「西經(jīng)」；經(jīng)線和緯線相交的點(diǎn)叫「坐標(biāo)」，如下圖中的紅點(diǎn)：

也就是說，我們每個(gè)人目前所在的位置，都在某一條經(jīng)線和緯線的相交點(diǎn)上，都有一個(gè)「坐標(biāo)」，我們也常說「位置」。

那手機(jī)應(yīng)用是如何獲取我們的位置的呢（手機(jī)如何定位，知道我們?cè)谀睦铮?/p>

目前常用的定位技術(shù)有GPS定位、基站定位、WiFi輔助定位、AGPS定位、Glonass定位、北斗定位等。具體這些技術(shù)是什么原理這里不細(xì)講了，通過這些技術(shù)，我們的位置會(huì)換算成一個(gè)「坐標(biāo)」，使用坐標(biāo)點(diǎn)（XX.XXXXX,Y.XXXXX）來描述，我們也常說這是「經(jīng)緯度」。

假如我們都獲取到了平臺(tái)上的用戶位置所在的坐標(biāo)點(diǎn)，就可以計(jì)算你和TA的距離，就知道TA是不是你附近的人了。

如何計(jì)算你和TA的距離呢？

坐標(biāo)值保留小數(shù)5位，大概就可以精確到1米左右，比如A用戶和B用戶坐標(biāo)點(diǎn)A（20.38635，93.85210）與B（20.638635，93.85212）Y軸相差93.85212-93.85210 = 0.00002，相差在2米左右；

在緯度相等的情況下：

*經(jīng)度每隔0.00001度，距離相差約1米；

*每隔0.0001度，距離相差約10米；

*每隔0.001度，距離相差約100米；

… 以此類推

?*在經(jīng)度相等的情況下：

*緯度每隔0.00001度，距離相差約1.1米；

*每隔0.0001度，距離相差約11米；

*每隔0.001度，距離相差約111米；

… 以此類推

但并不是所有用戶都在同一條經(jīng)線或者緯線上直接算直線距離，如果用戶量較大的情況下，要這樣使用二維坐標(biāo)（x,y）來計(jì)算距離是不現(xiàn)實(shí)的，其次，真實(shí)記錄用戶所在的經(jīng)緯度，且在多個(gè)地方使用經(jīng)緯度來計(jì)算位置，有一定的隱私問題。

如果我們想要更快地得知你所在的位置附近，都有哪些人，必須尋找快一點(diǎn)的方式，比如數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)量較大且需要排序時(shí)，會(huì)經(jīng)常用到索引來提高計(jì)算效率。

GeoHash算法將二維的經(jīng)緯度（x,y）轉(zhuǎn)換成一維信息（字符串），同時(shí)解決了隱私問題。

以下圖為例，把某個(gè)區(qū)域劃分為9個(gè)格子，9個(gè)給格子分別命名為WX4ER，WX4G2、WX4G3等這樣的字符串，每一個(gè)字符串是某個(gè)格子的代號(hào)，用這個(gè)代號(hào)來代表被劃分的子區(qū)域。

也就是說，每個(gè)格子（子區(qū)域）內(nèi)所有的點(diǎn)（經(jīng)緯度坐標(biāo)）都共享相同的GeoHash字符串，大家表示自己的所在位置時(shí)，只需要說出該字符代號(hào)（比如我們?cè)谧鲎晕医榻B時(shí)說我是廣州天河人，“天河”就是廣州被劃分的其中一個(gè)格子），這樣既可以保護(hù)隱私（只表示大概區(qū)域位置而不是具體的點(diǎn)），一維的信息也比較容易計(jì)算和做緩存，只要格子劃分地越小，距離就越精確。

那GeoHash字符串如何表示自己的精確等級(jí)呢？

GeoHash字符串越長，表示的范圍越精確。如圖所示，5位的編碼能表示10平方千米范圍的矩形區(qū)域，而6位編碼能表示更精細(xì)的區(qū)域（約0.34平方千米）

GeoHash字符串相似的表示距離相近，比如上圖中的：

• WX4G09和
• WX4G08較近，和
• WX4FBX較遠(yuǎn)

這樣可以利用字符串的前綴匹配來查詢附近的POI信息(POI信息表示一棟房子、一個(gè)商鋪、一個(gè)郵筒、一個(gè)公交站等)，在地圖程序中找附近的醫(yī)院、加油站等都有應(yīng)用。

同樣地，我們可以用此方法來圈到同一區(qū)域（格子）或者附近區(qū)域的人群，再計(jì)算大概的距離，而不用把與所有人的距離計(jì)算出來，再做排序。

再來回顧一下兩種計(jì)算方法：

（1）只保存了每個(gè)人的坐標(biāo)，要找出某個(gè)用戶附近的人

• 把所有人的坐標(biāo)與當(dāng)前用戶的坐標(biāo)計(jì)算一次，算出距離
• 按找算出的距離升序排列，返回附近的人

（2）保存了用戶的坐標(biāo)+GeoHash字符串，要找出附近的人

• 按區(qū)域字符串相似度劃出該區(qū)域的人群，區(qū)域劃分越小，距離越近。

很明顯，2方法要快一些。

GeoHash字符串在位置接近矩形邊界時(shí)不太準(zhǔn)確。

比如紅色的點(diǎn)是A用戶，綠色的兩個(gè)點(diǎn)從上到下分別是B用戶和C用戶，但在圈定人群時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)距離A較遠(yuǎn)的C用戶的GeoHash編碼與A一樣（因?yàn)樵谕粋€(gè)GeoHash區(qū)域塊上），而較近的B用戶的GeoHash編碼與A不一樣，算起來好像C與A較近。

• A：WX4G0
• B：WX4G2
• C：WX4G0

所以，除了區(qū)域的劃分盡可能小來縮小邊界問題，在距離要求不是很精確時(shí)，可以同時(shí)返回以A為中心區(qū)域的其他8個(gè)點(diǎn)附近的人。

Geohash的長度越長時(shí)，表示距離越近（大部分時(shí)候準(zhǔn)確）。如上圖，6位的Geohash長度距離大概在2.4公里，8位的Geohash長度，大概在8米左右的距離誤差，9位的Geohash長度，大概就是2米了。

如此，產(chǎn)品在準(zhǔn)備類似附近的人這樣的產(chǎn)品需求時(shí)，可以給到大概地理范圍內(nèi)的值，讓研發(fā)知道你所謂的「附近」，邊界在哪里。

作者：余秋楠

來源：微信公眾號(hào)【程序員和產(chǎn)品經(jīng)理】

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