前言：
现在小伙伴们对“邻近搜索算法”大约比较注意，大家都需要学习一些“邻近搜索算法”的相关知识。那么小编也在网络上网罗了一些关于“邻近搜索算法””的相关资讯，希望各位老铁们能喜欢，大家快快来了解一下吧！1 引言
每天我们晚上加班回家，可能都会用到滴滴或者共享单车。打开应用会看到如下的界面：
应用界面上会显示出附近某个范围内可用的出租车或者共享单车。假设地图上会显示以自己为圆心，5公里为半径，这个范围内的车。如何实现呢？最直观的想法就是去数据库里面查表，计算并查询车距离用户小于等于5公里的，筛选出来，把数据返回给客户端。
这种做法比较笨，一般也不会这么做。为什么呢？因为这种做法需要对整个表里面的每一项都计算一次相对距离。太耗时了。既然数据量太大，我们就需要分而治之。那么就会想到把地图分块。这样即使每一块里面的每条数据都计算一次相对距离，也比之前全表都计算一次要快很多。
本文来重点介绍一个比较通用的空间点索引算法：GeoHash算法。
2 GeoHash算法简介
Genhash 是一种地理编码，是由 Gustavo Niemeyer 发明的。它是一种分级的数据结构，其主要思想是把空间划分为网格。Genhash 属于空间填充曲线中的 Z 阶曲线（Z-order curve）的实际应用。
何为 Z 阶曲线？
上图就是 Z 阶曲线。这个曲线比较简单，生成它也比较容易，只需要把每个 Z 首尾相连即可。
说到这里，读者可能依旧一头雾水，不知道 Geohash 和 Z 曲线究竟有啥关系？其实 Geohash算法的理论基础就是基于 Z 曲线的生成原理。
Geohash 能够提供任意精度的分段级别。一般分级从 1-12 级。
还记得引言里面提到的问题么？这里我们就可以用 Geohash 来解决这个问题。
我们可以利用 Geohash 的字符串长短来决定要划分区域的大小。这个对应关系可以参考上面表格里面 cell 的宽和高。一旦选定 cell 的宽和高，那么 Geohash 字符串的长度就确定下来了。这样我们就把地图分成了一个个的矩形区域了。
地图上虽然把区域划分好了，但是还有一个问题没有解决，那就是如何快速的查找一个点附近邻近的点和区域呢？
Geohash 有一个和 Z 阶曲线相关的性质，那就是一个点附近的地方(但不绝对) hash 字符串总是有公共前缀，并且公共前缀的长度越长，这两个点距离越近。
由于这个特性，Geohash 就常常被用来作为唯一标识符。用在数据库里面可用 Geohash 来表示一个点。Geohash 这个公共前缀的特性就可以用来快速的进行邻近点的搜索。越接近的点通常和目标点的 Geohash 字符串公共前缀越长（但是这不一定，也有特殊情况，下面举例会说明）
Geohash 也有几种编码形式，常见的有2种，base 32 和 base 36。
base 36 的版本对大小写敏感，用了36个字符，“23456789bBCdDFgGhHjJKlLMnNPqQrRtTVWX”。
3 GeoHash实际应用
我们以 base-32 为例：
上图是一个地图，地图中间有一个美罗城，假设需要查询距离美罗城最近的餐馆，该如何查询？
第一步我们需要把地图网格化，利用 geohash。通过查表，我们选取字符串长度为6的矩形来网格化这张地图。
经过查询，美罗城的经纬度是[31.1932993, 121.43960190000007]。
先处理纬度。地球的纬度区间是[-90,90]。把这个区间分为2部分，即[-90,0)，[0,90]。31.1932993位于(0,90]区间，即右区间，标记为1。然后继续把(0,90]区间二分，分为[0,45)，[45,90]，31.1932993位于[0,45)区间，即右左区间，标记为0。一直划分下去。
再处理经度，一样的处理方式。地球经度区间是[-180,180]
纬度产生的二进制是101011000101110，经度产生的二进制是110101100101101，按照“偶数位放经度，奇数位放纬度”的规则，重新组合经度和纬度的二进制串，生成新的：111001100111100000110011110110，最后一步就是把这个最终的字符串转换成字符，对应需要查找 base-32 的表。11100 11001 11100 00011 00111 10110转换成十进制是 28 25 28 3 7 22，查表编码得到最终结果，wtw37q。
我们还可以把这个网格周围8个各自都计算出来。
从地图上可以看出，这邻近的9个格子，前缀都完全一致。都是wtw37。
如果我们把字符串再增加一位，会有什么样的结果呢？Geohash 增加到7位。
当Geohash 增加到7位的时候，网格更小了，美罗城的 Geohash 变成了 wtw37qt。
看到这里，读者应该已经清楚了Geohash 算法的原理了。我们把6位和7位都组合到一张图上面来看。
可以看到中间大格子的 Geohash 的值是 wtw37q，那么它里面的所有小格子前缀都是 wtw37q。可以想象，当 Geohash 字符串长度为5的时候，Geohash 肯定就为 wtw37 了。
接下来解释之前说的 Geohash 和 Z 阶曲线的关系。回顾最后一步合并经纬度字符串的规则，“偶数位放经度，奇数位放纬度”。读者一定有点好奇，这个规则哪里来的？凭空瞎想的？其实并不是，这个规则就是 Z 阶曲线。看下图：
x 轴就是纬度，y轴就是经度。经度放偶数位，纬度放奇数位就是这样而来的。
最后有一个精度的问题，下面的表格数据一部分来自 Wikipedia。
Geohash 字符串长度 纬度 经度 纬度误差 经度误差 km误差。
4 小结
那么今天对于GeoHash算法的科普就结束了，如果有任何问题，欢迎评论。笔者后续会持续分享地图检索相关的文章。
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