GeoHash演算法獲取附近店鋪和距離

geohash演算法將二維經緯度座標直接轉換成字串，每乙個字串代表乙個矩形區域，也就是說，這個矩形區域內所有的點（經緯度座標）都共享相同的geohash字串，字串的長度越大，矩形的區域就越小，經度也就越高。字串相似的表示距離相近，這樣可以利用字串的字首匹配來查詢附近的poi資訊。

地球緯度區間是[-90,90]，經度區間是[-180,180]，通過區間法對經度和緯度分別進行計算，假如我們獲取到的當前座標為經度-0.12866, 緯度38.534413，以緯度為例：

關於base32編碼：

編碼會去掉兩種情況：

（1）母音，去除母音防止密碼洩露，增加可靠性。如：hello world -> hll wrld

（2）容易混淆的字元，如：[1, i(大寫i), l(小寫l)]，[0,o]

base32解碼：

geohash演算法利用base32將全球劃分成32個大的區域塊。

hash值轉換成經緯度：

字串越長，表示的範圍越精確。5位的編碼能表示10平方千公尺範圍的矩形區域，而6位編碼能表示更精細的區域（約0.34平方千公尺）。

a）在緯度相等的情況下：

經度每隔0.00001度，距離相差約1公尺；

每隔0.0001度，距離相差約10公尺；

每隔0.001度，距離相差約100公尺；

每隔0.01度，距離相差約1000公尺；

每隔0.1度，距離相差約10000公尺。

b）在經度相等的情況下：

緯度每隔0.00001度，距離相差約1.1公尺；

每隔0.0001度，距離相差約11公尺；

每隔0.001度，距離相差約111公尺；

每隔0.01度，距離相差約1113公尺；

每隔0.1度，距離相差約11132公尺。

其他base64編碼.

我們將二進位制編碼的結果填寫到空間中，當將空間劃分為四塊時候，編碼的順序分別是左下角00，左上角01，右下腳10，右上角11，也就是類似於z的曲線，當我們遞迴的將各個塊分解成更小的子塊時，編碼的順序是自相似的（分形），每乙個子快也形成z曲線，這種型別的曲線被稱為peano空間填充曲線。

這種型別的空間填充曲線的優點是將二維空間轉換成一維曲線（事實上是分形維），對大部分而言，編碼相似的距離也相近，但peano空間填充曲線最大的缺點就是突變性，有些編碼相鄰但距離卻相差很遠，比如0111與1000，編碼是相鄰的，但距離相差很大。

在上圖中查詢a點附近的點時，由於a點和c點是在同乙個區域內，根據geohash演算法認為a點附近只有c點，沒有b點。但是實際上b點離a點甚至要比c點還要近，為了取得更精確的結果，除了目標點的geohash值外，還需要使用a點周圍8個區域值的geohash值。

參考：base32;

geohash;

geohash演算法獲取附近店鋪和距離;

geohash核心原理解析;