搜索附近人和商铺功能

xiangzhihong

发布于 2018-01-29 15:02:48

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发布于 2018-01-29 15:02:48

文章被收录于专栏：向治洪向治洪

越来越多的Android应用都加入了“附近的人”的功能，比如微信、陌陌、淘宝等，今天分享一个demo，简单的来实现这一功能。主要原理为：手机端上传gps数据到服务器，服务器从数据库中查询其他用户的gps数据，分别计算2个pgs之间的距离，然后将计算好的数据返回给手机，手机进行展示。

源码下载地址： https://github.com/feicien/studydemo 手机端项目：NearByDemo 服务器端项目：NearbyServerDemo

手机端代码讲解： MainActivity是项目的入口Activity

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
      boolean first = getSharedPreferences( "userinfo", Context.MODE_PRIVATE ).getBoolean( "first", false);
      if (!first) {
                Intent intent = new Intent( this, LoginActivity.class );
                startActivity(intent);
      }
          ....
     }

查看附近的人，是需要使用用户信息的，因此在OnCreate方法中先判断用户是不是第一次打开应用，如果是第一次打开应用，跳转到LoginActivity,进行用户信息登记：

之后便进入MainActivity：

点击ActionBar上的附近的人，便会显示从服务器获取到的用户信息（目前服务器是把所有用户信息全部返回）：

请求网络使用的是Ｇｏｏｇｌｅ在ＩＯ大会上才推出的Ｖｏｌｌｅｙ．

服务器端是使用Java web编写的。在这里不详细介绍了。计算距离的逻辑是从Android的提供的接口（Location.distanceBetween）中拔来的，应该是最精确的方法了

public static double computeDistance(double lat1, double lon1,
             double lat2, double lon2) {
             // Based on http://www.ngs.noaa.gov/PUBS_LIB/inverse.pdf
             // using the "Inverse Formula" (section 4)

             int MAXITERS = 20;
             // Convert lat/long to radians
             lat1 *= Math.PI / 180.0;
             lat2 *= Math.PI / 180.0;
             lon1 *= Math.PI / 180.0;
             lon2 *= Math.PI / 180.0;

             double a = 6378137.0; // WGS84 major axis
             double b = 6356752.3142; // WGS84 semi-major axis
             double f = (a - b) / a;
             double aSqMinusBSqOverBSq = (a * a - b * b) / (b * b);

             double L = lon2 - lon1;
             double A = 0.0;
             double U1 = Math.atan((1.0 - f) * Math.tan(lat1));
             double U2 = Math.atan((1.0 - f) * Math.tan(lat2));

             double cosU1 = Math.cos(U1);
             double cosU2 = Math.cos(U2);
             double sinU1 = Math.sin(U1);
             double sinU2 = Math.sin(U2);
             double cosU1cosU2 = cosU1 * cosU2;
             double sinU1sinU2 = sinU1 * sinU2;

             double sigma = 0.0;
             double deltaSigma = 0.0;
             double cosSqAlpha = 0.0;
             double cos2SM = 0.0;
             double cosSigma = 0.0;
             double sinSigma = 0.0;
             double cosLambda = 0.0;
             double sinLambda = 0.0;

             double lambda = L; // initial guess
             for (int iter = 0; iter < MAXITERS; iter++) {
                 double lambdaOrig = lambda;
                 cosLambda = Math.cos(lambda);
                 sinLambda = Math.sin(lambda);
                 double t1 = cosU2 * sinLambda;
                 double t2 = cosU1 * sinU2 - sinU1 * cosU2 * cosLambda;
                 double sinSqSigma = t1 * t1 + t2 * t2; // (14)
                 sinSigma = Math.sqrt(sinSqSigma);
                 cosSigma = sinU1sinU2 + cosU1cosU2 * cosLambda; // (15)
                 sigma = Math.atan2(sinSigma, cosSigma); // (16)
                 double sinAlpha = (sinSigma == 0) ? 0.0 :
                     cosU1cosU2 * sinLambda / sinSigma; // (17)
                 cosSqAlpha = 1.0 - sinAlpha * sinAlpha;
                 cos2SM = (cosSqAlpha == 0) ? 0.0 :
                     cosSigma - 2.0 * sinU1sinU2 / cosSqAlpha; // (18)

                 double uSquared = cosSqAlpha * aSqMinusBSqOverBSq; // defn
                 A = 1 + (uSquared / 16384.0) * // (3)
                     (4096.0 + uSquared *
                      (-768 + uSquared * (320.0 - 175.0 * uSquared)));
                 double B = (uSquared / 1024.0) * // (4)
                     (256.0 + uSquared *
                      (-128.0 + uSquared * (74.0 - 47.0 * uSquared)));
                 double C = (f / 16.0) *
                     cosSqAlpha *
                     (4.0 + f * (4.0 - 3.0 * cosSqAlpha)); // (10)
                 double cos2SMSq = cos2SM * cos2SM;
                 deltaSigma = B * sinSigma * // (6)
                     (cos2SM + (B / 4.0) *
                      (cosSigma * (-1.0 + 2.0 * cos2SMSq) -
                       (B / 6.0) * cos2SM *
                       (-3.0 + 4.0 * sinSigma * sinSigma) *
                       (-3.0 + 4.0 * cos2SMSq)));

                 lambda = L +
                     (1.0 - C) * f * sinAlpha *
                     (sigma + C * sinSigma *
                      (cos2SM + C * cosSigma *
                       (-1.0 + 2.0 * cos2SM * cos2SM))); // (11)

                 double delta = (lambda - lambdaOrig) / lambda;
                 if (Math.abs(delta) < 1.0e-12) {
                     break;
                 }
             }

             return  b * A * (sigma - deltaSigma);
}

下面再提供了一种更简单的方法（感谢@L给未来的自己）

public static double getDistance(double lat1,double longt1 , double lat2,double longt2
            ) {
        double PI = 3.14159265358979323; // 圆周率
        double R = 6371229; // 地球的半径

        double x, y, distance;
        x = (longt2 - longt1) * PI * R
                * Math.cos(((lat1 + lat2) / 2) * PI / 180) / 180;
        y = (lat2 - lat1) * PI * R / 180;
        distance = Math.hypot(x, y);

        return distance;
    }

这里是把地球当成圆球来处理的

System.out.println(getDistance(34.8082342, 113.6125439, 34.8002478, 113.659779));
System.out.println(computeDistance(34.8082342, 113.6125439, 34.8002478, 113.659779));

4403.3428631300785
4412.121706417052

经过测试，对于4千米的2点，相差为10米左右，误差是可以接受的，因此推荐使用该方法。

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原始发表：2014-02-28 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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