Go语言计算两个经度和纬度之间的距离 package main import ( "fmt" "math" ) func main() { lat1 := 29.490295
php代码：转载 http://www.cnblogs.com/caichenghui/p/5977431.html 1 /** 2 * 求两个已知经纬度之间的距离,单位为米 3 * 4...* @param lng1 $ ,lng2 经度 5 * @param lat1 $ ,lat2 纬度 6 * @return float 距离，单位米 7 * @author www.Alixixi.com
你还在为小程序中计算两个经纬度之间的距离发愁吗？ 你还在为小程序中地址逆向解析发愁吗? 你还在为小程序中路线规划，地点搜索发愁吗? 好消息！好消息！...有了官方支持时的调用 1 没有官方支持时的调用 在没有官方支持时，小程序中的位置获取，可以采用腾讯地图，高德地图，百度地图都可以，但是你需要先通过小程序的wx.getLocation 获取当前的经纬度，...如图2 腾讯地图webservice API 计算两个经纬度的距离 2 有了官方支持时的调用 最近需要做小程序的地址解析和计算距离，查看 腾讯地图开放平台时，发现平台已经支持小程序中的使用了，如图3。...图 3 腾讯位置服务支持在小程序中使用 而且调用非常简单：只需要引入他的一个JS 文件，就可以使用了，如图4腾讯位置在小程序中的应用。 ?...图4 腾讯位置服务在小程序中的应用 具体调用实例如下： var QQMapWX = require('../..
GEODIST：计算两个位置之间的距离。GEOHASH：获取指定位置的地理哈希值。GEOPOS：获取一个或多个位置的经度和纬度。GEORADIUS：根据指定的位置和距离，在指定的键中查找附近的位置。...GEORADIUSBYMEMBER：根据指定的位置成员和距离，在指定的键中查找附近的位置。GEOSEARCH：根据指定的查询参数，在指定的键中搜索符合条件的位置。...可选的参数包括：WITHCOORD：返回位置的经度和纬度。WITHDIST：返回位置与中心位置的距离。ASC|DESC：按距离升序或降序排序。COUNT count：返回最多指定数量的结果。...BYBOX width height unit：根据矩形区域进行搜索。WITHCOORD：返回位置的经度和纬度。WITHDIST：返回位置与查询点的距离。ASC|DESC：按距离升序或降序排序。...这些地理信息命令允许在Redis中存储和处理地理位置数据，包括添加地理位置、计算距离、获取地理哈希值、获取经度和纬度、搜索附近的位置等操作。这些命令提供了方便而强大的功能，可以在各种应用场景中使用。
这些命令使用经度和纬度坐标表示地理位置，并提供了各种功能，如存储位置、计算距离、查找附近的位置等。下面是Redis 7中常用的地理信息命令： GEOADD：将指定的地理位置添加到指定的键中。...可选的参数包括： WITHCOORD：返回位置的经度和纬度。 WITHDIST：返回位置与中心位置的距离。 ASC|DESC：按距离升序或降序排序。 COUNT count：返回最多指定数量的结果。...BYBOX width height unit：根据矩形区域进行搜索。 WITHCOORD：返回位置的经度和纬度。 WITHDIST：返回位置与查询点的距离。...这些地理信息命令允许在Redis中存储和处理地理位置数据，包括添加地理位置、计算距离、获取地理哈希值、获取经度和纬度、搜索附近的位置等操作。这些命令提供了方便而强大的功能，可以在各种应用场景中使用。...GEORADIUS命令可以根据指定的位置和距离，在指定的键中查找附近的位置。类似地，GEORADIUSBYMEMBER命令允许根据指定的位置成员和距离进行搜索。
附近的人核心思想如下： 以 “我” 为中心，搜索附近的 Ta； 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离； 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户。...” 在圆形外套上一个正方形，根据用户经、纬度的最大最小值（经、纬度 + 距离），作为筛选条件过滤数据，就很容易将正方形内的「女神」信息搜索出来。 “多出来的一些区域咋办？.../** * 获取附近 x 米的人 * * @param distance 搜索距离范围 单位km * @param userLng 当前用户的经度 * @param userLat 当前用户的纬度...在进行第一次二分区时，经度范围[-180,180]会被分成两个子区间：[-180,0) 和[0,180]（我称之为左、右分区）。 此时，我们可以查看一下要编码的经度值落在了左分区还是右分区。...如果数据量过亿甚至更大，就需要对 Geo 数据进行拆分，按国家拆分、按省拆分，按市拆分，在人口特大城市甚至可以按区拆分。 这样就可以显著降低单个 zset 集合的大小。
附近的人核心思想如下： 以 “我” 为中心，搜索附近的 Ta； 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离； 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户。...” 在圆形外套上一个正方形，根据用户经、纬度的最大最小值（经、纬度 + 距离），作为筛选条件过滤数据，就很容易将正方形内的「女神」信息搜索出来。 ? “多出来的一些区域咋办？.../** * 获取附近 x 米的人 * * @param distance 搜索距离范围 单位km * @param userLng 当前用户的经度 * @param userLat 当前用户的纬度...在进行第一次二分区时，经度范围[-180,180]会被分成两个子区间：[-180,0) 和[0,180]（我称之为左、右分区）。 此时，我们可以查看一下要编码的经度值落在了左分区还是右分区。...如果数据量过亿甚至更大，就需要对 Geo 数据进行拆分，按国家拆分、按省拆分，按市拆分，在人口特大城市甚至可以按区拆分。 这样就可以显著降低单个 zset 集合的大小。 ----
附近的人核心思想如下： 以 “我” 为中心，搜索附近的 Ta； 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离； 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户。...” 在圆形外套上一个正方形，根据用户经、纬度的最大最小值（经、纬度 + 距离），作为筛选条件过滤数据，就很容易将正方形内的「女神」信息搜索出来。 ? “多出来的一些区域咋办？.../** * 获取附近 x 米的人 * * @param distance 搜索距离范围 单位km * @param userLng 当前用户的经度 * @param userLat 当前用户的纬度...在进行第一次二分区时，经度范围[-180,180]会被分成两个子区间：[-180,0) 和[0,180]（我称之为左、右分区）。 此时，我们可以查看一下要编码的经度值落在了左分区还是右分区。...如果数据量过亿甚至更大，就需要对 Geo 数据进行拆分，按国家拆分、按省拆分，按市拆分，在人口特大城市甚至可以按区拆分。 这样就可以显著降低单个 zset 集合的大小。
Dart 是一门“纯”面向对象的编程语言，其中所有的对象都是类的实例。但是 Dart 并不要求所有代码都定义在一个类中。我们可以在一个类的外面定义顶级变量、常量、函数 —— 就像面向过程语言那样。...但是，在 Dart 中，如果仅仅是一个函数，定义类反而使得代码不好维护。这个时候建议直接使用 typedef 来定义函数别名。.../ 错误示例 abstract class Predicate { bool test(E element); } 复制代码 建议2：如果一个类只有静态变量或函数的话，那么直接定义顶级的常量和函数来替换这种方式...maxLength = 256; public static int minLength = 5; } 复制代码 这样做的好处是假设静态常量名在多个类中定义的话，可以通过命名空间避免冲突。...' as ConstParams; void main() { print('max: ${ConstParams.maxLength}'); } 复制代码 因此在 Dart中，下面的写法是不推荐的
横线表示纬度，范围在[-90°, +90°]，竖线表示经度，范围在[-180°, +180°]。 ? 我们当前的经纬度，可以从wifi或者手机的GPS获取。 计算距离 接下来我们计算两点的距离。...，按经度、纬度、经度、维度……这样的顺序，一位一位的进行放置： （11010110，10110001）-->1110011100101001 奇数位的红色是经度编码，偶数位的黑色是纬度编码 我们可以用16...2.GeoHash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标。...在数据库中可以实现在一列上应用索引（某些情况下无法在两列上同时应用索引） 3.GeoHash表示的并不是一个点，而是一个矩形区域 4.GeoHash编码的前缀可以表示更大的区域。...这个特性可以用于附近地点搜索 查找 通过上面的方法，我们就可以将所有商铺的经纬度给一个编码存进数据库，建立索引。
面向LBS应用的GEO数据类型 各种社交软件里面都有附件的人的需求，在该应用中，我们查询附近 1 公里的食客，同时只需查询出 20 个即可。...类型），而一组经纬度包含的是经度和纬度两个值，没法直接保存为一个浮点数，到底怎么保存？...这就要用到GEO类型中的GeoHash编码。 工作原理 sorted set 使用一种称为 Geohash 的技术进行填充。经度和纬度的位是交错的，以形成一个独特的 52 位整数....有的编码值虽然数值接近，但实际对应方格却距离较远。 如用4位GeoHash编码，将经度区间[-180,180]和纬度区间[-90,90]各分成4个分区，共16分区，对应16方格。...5 km ASC COUNT 10 进一步限定返回的车辆信息： ASC，让返回的车辆信息按距离中心位置从近到远排序，以方便选择最近车辆 COUNT，指定返回的车辆信息的数量 可能5公里范围内车辆很多
经度的范围在 (-180, 180]，纬度的范围 在(-90, 90]，纬度正负以赤道为界，北正南负，经度正负以本初子午线 (英国格林尼治天文台) 为界，东正西负。...“附近的人” 核心思想如下： 以 “我” 为中心，搜索附近的用户 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户或者商店等 二、...，在指定精度后计算用户坐标的geoHash码，再获取到用户周边8个方位的geoHash码在数据库中搜索用户，最后过滤掉超出给定距离（500米内）的用户。...GEOADD：将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的key; GEOPOS：从key里面返回所有给定位置对象的位置（经度和纬度）; GEODIST：返回两个给定位置之间的距离; GEOHASH...WITHDIST：在返回位置对象的同时，将位置对象与中心之间的距离也一并返回。距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。
都知道地球上的地理位置是使用二维的经纬度表示，经度范围(-180,180]，纬度范围(-90,90]，只要我们确定一个点的经纬度就可以得他在地球的位置。...经纬度是一种常用的地理坐标系统，它使用经度和纬度来表示地球上的位置。在GEO数据结构中，经度和纬度被编码为一个64位的整数，以便进行高效的计算和比较。...在GEO数据结构中，Haversine公式被用于计算两个地理位置之间的距离，以便进行搜索和排序。搜索算法GEO数据结构使用了一种基于跳表的搜索算法来实现高效的地理位置搜索。...跳表是一种基于链表的数据结构，它可以实现快速的查找、插入和删除操作。在GEO数据结构中，跳表被用于存储地理位置的坐标信息，以便进行高效的搜索和排序。...Redis的GEO数据结构支持多种搜索方式，可以灵活地满足不同的查找需求。在实际应用中，我们可以将地铁口的数据存储在一个哈希表中，然后将坐标添加到GEO数据结构中。
本文将引导您了解在 Flutter 和 Dart 中取消 future 的 3 种不同方法。 使用异步包（推荐） async包由 Dart 编程语言的作者开发和发布。...按下此按钮时，将开始异步操作（这需要 5 秒才能完成）。按钮的背景从靛蓝变为红色，其标签从“开始”变为“取消”，现在您可以使用它来取消Future。...一个演示价值超过一千字： 代码 1.通过执行以下操作安装异步包： flutter pub add async 然后运行： flutter pub get 2.main.dart 中的完整源代码（附解释...）： // main.dart import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:async/async.dart'; void main...结论 你已经学会了不止一种方法来取消 Flutter 中的Future。从其中选择一个以在您的应用程序中实现，以使其在处理异步任务时更加健壮和吸引人。
经度的范围在 (-180, 180]，纬度的范围 在(-90, 90]，纬度正负以赤道为界，北正南负，经度正负以本初子午线 (英国格林尼治天文台) 为界，东正西负。...“附近的人” 核心思想如下： 以 “我” 为中心，搜索附近的用户 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户或者商店等 [在这里插入图片描述...，在指定精度后计算用户坐标的geoHash码，再获取到用户周边8个方位的geoHash码在数据库中搜索用户，最后过滤掉超出给定距离（500米内）的用户。...GEOADD：将给定的位置对象（纬度、经度、名字）添加到指定的key; GEOPOS：从key里面返回所有给定位置对象的位置（经度和纬度）; GEODIST：返回两个给定位置之间的距离; GEOHASH...WITHDIST：在返回位置对象的同时，将位置对象与中心之间的距离也一并返回。距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。
引言 小麦同学是个吃货+技术宅，平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西。某一天到北海公园游玩，肚肚饿了，于是乎打开手机地图，搜索北海公园附近的餐馆，并选了其中一家用餐。 ?...为什么分别给经度和维度编码？为什么需要将经纬度两串编码交叉组合成一串编码？本节试图回答这一问题。...每个POI都有经纬度信息，用图1b的SQL语句在mySQL中建立了POI_spatial的表，其中lat和lng两个字段来代表纬度和经度。为后续分析方便起见，我人造了40万个POI数据。...根据这个思路我们执行SQl查询（图5）（注：经度或纬度每隔0.001度，距离相差约100米，由此推算出矩形左下角和右上角坐标），发现过滤后正好剩下两个POI。...POI（图6a），个数为m（m<40万），复杂度为Log(40万)*过滤函数; 在步骤a过滤得到的m个POI中查找某经度范围的POI（图6b），个数为n(n<m)，复杂度为m*过滤函数； 用球面距离公式计算位置与步骤
判断一个坐标是否在这个商圈内时，直接算测定点和圆心的距离，如果距离大于半径，则测定点在商圈外；否则在商圈内，多个圆要判断多次。...最笨的办法是遍历一次POI表，依次判断，但计算成本太高了，这里可以优化下，先取到商圈顶点坐标中最大经度、最小经度、最大纬度、最小纬度，这样就拿到了一个经纬度范围（商圈范围∈经纬度范围），然后再用经纬度范围到...矩形&圆形 表结构同上，矩形和圆形都可以实时搜索，所以不需要POI和商圈的映射表。可以参照“如何实现按距离排序、范围查找”这篇文章，实现方式基本一致，这里不再赘述。...地标搜索POI 地标本身也是POI，它有一个坐标，这个问题就变成了“给定一个坐标，如何搜索附近POI”，也参照“如何实现按距离排序、范围查找”这篇文章。...通常情况下，我们O2O应用中对精确度都没有太高的要求，用户感知不到就好了，所以我建议采用矩形和圆形划定商圈，这样你会额外发现一个好处，所有基于位置去搜索POI的功能（离我最近、按商圈搜、按地标搜），底层的搜索实现都是同一个
简介 现在几乎所有的O2O应用中都会存在“按范围搜素、离我最近、显示距离”等等基于位置的交互，那这样的功能是怎么实现的呢？本文提供的实现方式，适用于所有数据库。...搜索 在数据库中搜索出接近指定范围内的商户，如：搜索出1公里范围内的。 2. 过滤 搜索出来的结果可能会存在超过1公里的，需要再次过滤。如果对精度没有严格要求，可以跳过。...step1 搜索 搜索可以用下面两种方式来实现。 区间查找 customer表中使用两个字段存储了经度和纬度，如果提前计算出经纬度的范围，然后在这两个字段上加上索引，那搜索性能会很不错。...比如下图中，在绿点的位置搜索不到白家大院，绿点和白家大院在划分的时候就分到了两个格子中。 ?...step2 过滤 上面两种搜索方式，都不是精确搜索，只是尽量缩小搜索范围，提升响应速度。所以需要在应用程序中做过滤，把距离大于1公里的商户过滤掉。计算距离同样使用spatial4j。
“附近的人” 核心思想如下： ① 以“自己”为中心，搜索附近的用户 ② 以“自己”当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离 ③ 按“自己”与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户或者商店等...那么我们按照我们以往的操作方式：我们在搜索附近人时，会将整个站点的用户信息塞到一个list中，然后去遍历所有节点，检查哪一个节点在自己的范围内；时间复杂度就变成了n*m(n搜索次数，m用户数据)这谁顶得住啊...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...(不推荐使用了) 基于mysql + GeoHash实现附近人查询 ① 设计思路 在原本存储用户经纬度的表中：入库时计算经纬度对应的geohash字符串存储到表中；那么存储时需要我们明确字符串的长度。...获取指定key里返回所有指定名称的位置(经度和纬度)；时间复杂度O(log(n))，n是排序集中的元素数 注意事项： ① geopos命令返回的是一个数组，每个数组中的都由两个元素组成：第一个是位置的经度
Geo 底层数据类型：zset Redis的GEO特性在 Redis3.2版本中推出，这个功能可以将用户给定的地理位置（经度和纬度）信息储存起来，并对这些信息进行操作。...、经度、名称）添加到指定的key中 GEOHASH：GEOHASH key member [member …]，返回一个或多个位置元素的标准Geohash值，它可以在http://geohash.org...GEODIST命令在计算距离时会假设地球为完美的球形。在极限情况下，这一假设最大会造成0.5%的误差。...简要步骤： Step 1：将经度/纬度进行二分拆解，得到二叉树结构，并进行0/1编码，再通过N位bit进行存储（N越大，精度越高）； Step 2：将经度和纬度的N位bit进行交叉组合，得到GeoHash...GeoHash编码的基本原理是“二分区间，区间编码”，先对经度和纬度分别编码，再将经纬度各自的编码组合成一个最终编码。
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