从列表中查找到用户位置最近的 Gps 点

Question

我想要做什么：用户在地图上选择起点和目的地，然后从他们的坐标中我想从地图上的位置列表中显示最近的点位置。我有一个简单的 Sqlite 数据库，其中包含可能位置的经度、纬度和名称。

我做了一些研究，这是我发现的：

http://www.scribd.com/doc/2569355/Geo-Distance-Search-with-MySQL

但这是为了将它与 mySql 和某种空间搜索扩展一起使用。 有没有可能我可以使用 android api 或外部库做类似的事情？

public Point dialogFindClosestLocationToPoint(geometry.Point aStartPoint){
List<PointWithDistance> helperList=new ArrayList<PointWithDistance>();
try {
openDataBase();
Cursor c=getCursorQueryWithAllTheData();
if(c.moveToFirst())
 do{
  PointWithDistance helper=new PointWithDistance(c.getDouble(1),c.getDouble(2),c.getString(3));
  int distance=returnDistanceBetween2Points(aStartPoint, helper);
  if(distance<MAX_SEARCH_DISTANCE){
   helper.setDistance(distance);
   Log.i("values", helper.name);
   helperList.add(helper);
  }
 }while (c.moveToNext());
Collections.sort(helperList,new PointComparator());

if(helperList!=null)
 return helperList.get(0);
else return null;
}catch(SQLException sqle){

throw sqle;

}
finally{
 close();
}

这是 PointComparator() 类中的代码：

   public int compare(PointWithDistance o1, PointWithDistance o2) {
  return (o1.getDistance()<o2.getDistance() ? -1 : (o1.getDistance()==o2.getDistance() ? 0 : 1));
 }

其中PointWithDistance 是一个对象，包含：lat、long、distance、name

但是这个解决方案没有提供正确的返回信息......我意识到它根本无法扩展并且非常慢。我需要一个解决方案，可以在最多 1000 行的数据库中快速执行。

编辑：我在排序中此代码有错误，现在我已更改（应该是 ）

Answer 1

使用R-Tree 可以最有效地完成这种事情。 JSI library 提供了一个 Java 实现，我已经成功地使用了它，它具有 80.000 个位置的索引，每秒处理数千次查找。但是，它可能无法在 Android 上运行。

Answer 2

前段时间我在寻找非常相似的东西：

Android sqlite sort on calculated column (co-ordinates distance)

我在我的服务器上使用 MySQL 查找，MySQL 允许您创建一个虚拟列，执行计算并按距离排序，然后您可以设置返回的最大结果或最大距离 - 它工作得很好：

Select Lat, Lon, acos(sin($lat)*sin(radians(Lat)) + cos($lat)*cos(radians(Lat))cos(radians(Lon)-$lon))$R As dist From MyTable ORDER BY dist DESC

我想在我的应用程序中执行相同的操作 - 拉出所有点以便与用户位置保持距离，以便我显示最近的点。我最终采用了上面链接中建议的解决方案，但意识到它可能不是最佳解决方案，但可以达到我想要的目的。

Answer 3

我没有尝试运行你的代码，但它似乎可以工作，只是效率不高。就像您实际上不需要排序一样，您需要提取最小值。

您可以将查询限制为大小为 (2*MAX_SEARCH_DISTANCE)^2 的正方形（您的点位于中间。 这样您就可以本地化您的查询，这将返回更少的结果来计算距离。 当然，如果您的所有位置都在本地化的方格内（可能不太可能？），这将无济于事。

另外，我想您可以使用汉密尔顿距离而不是欧几里得距离。 欧式距离 = sqrt((lat0 - lat1)^2 + (lon0 - lon1)^2) 哈密​​顿距离 = (lat0 - lat1) + (lon0 - lon1)