这样我们就得到了纬度的二进制表示 ， 同样我们也可以对经度进行二进制表示 。 然后 ， 我们把经度放到偶数位 ， 纬度放到奇数位 ， 把两个二进制串合并到一起 ， 最后将得到的二进制串编码每5位进行base32编码 ， 最终就得到了我们想要的 ， 对于每个小方格进行表示的Geohash字符串序列 。
但是这样做了之后 ， 很多人会发现一个问题 ， 那就是每个Geohash字符串事实上都是代表一个小方格的 ， 那么就会产生边界跨越的问题 。 就像下图中的红点 ， 和上面的绿点并不在一个方格里 ， 因此如果我们光查询红点所在的格子的话 ， 就会查询不到明明离它很近的上面的绿点 ， 反而可以查询到更远一点的下面的绿点 。
那么怎么解决这个问题呢？其实也很简单 ， 就是在查询的时候 ， 把周围的8个格子也考虑进来一起查询就行了 。 那么具体是怎么做的呢？我们可以看到 ， 周围的8个格子 ， 本质上就是经度纬度的格子二进制数与中间的格子差1 ， 所以我们只需要对红点的经纬度二进制数 ， 进行加减1的操作就可以获取到附近格子的字符串了 。 而这样做本质上就是损失了一个格子的精度 。 而在经纬度位数足够的情况下 ， 这个误差是可以忽略不计的 。 通过计数我们可以得出：
在纬度相等的情况下 ， 经度每隔0.00001度 ， 距离相差约1米；在经度相等的情况下 ， 纬度每隔0.00001度 ， 距离相差约1.1米；而在geohash的位数是9位数的时候 ， 大概为附近2米；8位的话 ， 大约为附近19米 。 对于大部分人来讲 ， 可以说是一个可以接受的误差了哦 。
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【想开发一个附近的人功能？你不得不知的Geohash算法】
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