随着移动终端的普及,很多应用都基于LBS功能,附近的某某(餐馆.银行.妹纸等等).基础数据中,一般保存了目标位置的经纬度:利用用户提供的经纬度,进行对比,从而获得是否在附近.这里需要在设置出一个字段,是关于编码的字段,一会看下文哈…… 地理位置距离实现目标:查找附近多少公里内的人或者商家 比如:微信.陌陌.美团.基于O2O的一些APP这些应用或者移动网页都需要用到地理位置计算 目前来说:移动地理位置距离计算比较好的算法是geohash,特此整理分享. geohash有以下几个特点: 第一:geo

Java,Mysql-根据一个给定经纬度的点,进行附近500米地点查询–合理利用算法   LBS 球面距离公式 http://wiki.myoa.info/zh-blog:20 Java,Mysql-根据一个给定经纬度的点,进行附近500米地点查询–合理利用算法 最近做一个项目:需要查询一个站点(已知该站点经纬度)500米范围内的其它站点.所以,我首先想到的是,对每条记录,去进行遍历,跟数据库中的每一个点进行距离计算,当距离小于500米时,认为匹配.这样做确实能够得到结果,但是效率极其低下,因为

背景 现在做一个sns如果没有附近的功能,那就是残缺的.网上也有很多现成的lbs服务,封装的很完整了. 我首先用了下百度lbs云,但是有点不适合自己的需要,因此考虑用mongodb建一个简单的lbs服务,配合laravel进行附近的查询. P.S这篇文章是为了记个要点,免得几个月后又忘了,所以具体过程不太详细,需要的朋友百度下很容易就会上手,我也标注了一些网址 安装部署mongodb 网上很多教程,不再重复,需要注意的是:3.0+版本的用户验证系统有新的规则很麻烦,所以推荐继续用2.6+的版本,

目前的工作是需要对用户的一些数据进行分析,每个用户都有若干条记录,每条记录中有用户的一个位置,是用经度和纬度表示的.还有一个给定的数据库,存储的是一些已知地点以及他们的经纬度,内有43W多条的数据.现在需要拿用户的经纬度和已知地点进行距离匹配,如果它们之间的距离小于一定的数据,比如说500米,就认为用户是在这个地点.MYSQL本身是支持空间索引的,但是在5.x的版本中,取消了对Distance()和Related()的支持,参考这里:MySQL 5.1参考手册 :: 19. 中的空间扩展 19.

1.DNS的概念,用途      DNS是由解析器以及域名服务器组成的.      域名服务器是指保存有该网络中所有主机的域名和对应IP地址,并具有将域名转换为IP地址功能的服务器.      DNS使用TCP与UDP端口号都是53,主要使用UDP,服务器之间备份使用TCP.        域名到IP地址的解析过程的要点如下:      当某一个应用进程需要主机名解析为IP地址时,该应用进程就调用解析程序,并成为DNS的一个客户,把待解析的域名放在DNS请求报文中,以UDP用户数据报方式发给本地

题目119 题目信息 执行结果 本题排行 讨论区 士兵杀敌(三) 时间限制:2000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:5 描写叙述 南将军统率着N个士兵,士兵分别编号为1~N,南将军常常爱拿某一段编号内杀敌数最高的人与杀敌数最低的人进行比較,计算出两个人的杀敌数差值.用这样的方法一方面能鼓励杀敌数高的人,还有一方面也算是批评杀敌数低的人,起到了非常好的效果. 所以,南将军常常问军师小工第i号士兵到第j号士兵中,杀敌数最高的人与杀敌数最低的人之间军功差值是多少. 如今,请你写一个程

最近公司项目有一个车辆的历史违章查询显示的小功能,想着如果用现成的API就可以大大提高开发效率,所以在网上的API商店搜索了一番,发现了 APISpace,它里面的车辆历史违章查询API非常符合我的开发需求.   车辆历史违章查询API,查询全国车辆历史违章记录,支持大车小车,新能源大小车等历史违章查询,返回车辆历史违章记录,违章时间,违章行为,罚款金额,扣分等数据.   它接口使用起来也是超级方便,仅需要以下短短几步,就能够实现了: 到 APISpace 注册账户 申请 车辆历史违章查询 AP

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欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 随着国内服务共享化的热潮普及,共享单车,共享雨伞,共享充电宝等各种服务如雨后春笋,随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战.MongoDB对LBS查询的支持较为友好,也是各大LBS服务商的首选数据库.腾讯云MongoDB团队在运营中发现,原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈,经腾讯云团队专业的定位分析与优化后,云MongoDB在LBS服务的综合性能上,有10倍以上的提升.腾讯云MongoDB提供的优异综合性

本文由云+社区发表 作者:腾讯云数据库团队 随着国内服务共享化的热潮普及,共享单车,共享雨伞,共享充电宝等各种服务如雨后春笋,随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战.MongoDB对LBS查询的支持较为友好,也是各大LBS服务商的首选数据库.腾讯云MongoDB团队在运营中发现,原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈,经腾讯云团队专业的定位分析与优化后,云MongoDB在LBS服务的综合性能上,有10倍以上的提升. 腾讯云MongoDB提供的优异综合性能,为国内各大L

概要说明 电子枢纽全称国家交通运输物流公共信息平台,主要提供物流及生产企业进行物流相关数据交换的标准和API,详细介绍可参考其官网www.logink.org,本文假定阅读者对该平台已有了解,并已成功申请了相应的帐号和数据交换服务. 信用中心是电子枢纽众多数据服务中的一个,提供物流参与者信用信息的上传和查询,包括运输车辆.从业人员等.官方的示例和介绍大多以Java为主,.net的非常少,希望本文可以帮助.net开发人员快速掌握数据交换方式. 电子枢纽的数据服务分为两种,一种称为数据交换,另一种称

本问题中Tarjan算法不需要设置栈和dfn,low标号,而是设置了并查集. 通过一次dfs遍历即可找出所有节点对的lca.将这样一次读取所有查询,计算一次后返回所有查询lca的算法称为离线算法 涉及到在线算法和离线算法这两个概念的算法还有区域最值查询问题(RMQ问题).       以下方法均可用于有向图[先查找出根节点root,再DFS]和无向图[root可以任意设置或者是直接遍历所有节点]       原图和询问可以存储为[链式向前型]和[邻接表]的形式,注意定义形式即可. [1]使用un

RMQ(Range Minimum/Maximum Query),即区间最值查询,是指这样一个问题:对于长度为n的数列a,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i, j<=n),返回数列a中下标在i,j之间的最小/大值.如果只有一次询问,那样只有一遍for就可以搞定,但是如果有许多次询问就无法在很快的时间处理出来.在这里介绍一个在线算法.所谓在线算法,是指用户每输入一个查询便马上处理一个查询.该算法一般用较长的时间做预处理,待信息充足以后便可以用较少的时间回答每个查询.ST(Sparse Table

RMQ (Range Minimum/Maximum Query)算法 1. 概述 RMQ(Range Minimum/Maximum Query),即区间最值查询,是指这样一个问题:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j之间的最小/大值.这两个问题是在实际应用中经常遇到的问题,下面介绍一下解决这两种问题的比较高效的算法.当然,该问题也可以用线段树(也叫区间树)解决,算法复杂度为:O(N)~O(logN),这里我们暂不介绍. 2.RMQ算

1. 几何 4 1.1 注意 4 1.2 几何公式 4 1.3 多边形 6 1.4 多边形切割 9 1.5 浮点函数 10 1.6 面积 15 1.7 球面 16 1.8 三角形 17 1.9 三维几何 19 1.10 凸包 26 1.11 网格 28 1.12 圆 28 1.13 整数函数 30 2. 组合 33 2.1 组合公式 33 2.2 排列组合生成 33 2.3 生成gray码 35 2.4 置换(polya) 35 2.5 字典序全排列 36 2.6 字典序组合 36 3. 结构

查询计划hash和查询hash 在SQL Server 2008中引入的围绕执行计划和缓冲的新功能被称为查询计划hash和查询hash.这是使用针对查询或查询计划的算法来生成二进制hash值的二进制对象. 可以从sys.dm_exec_query_stats或sys.dm_exec_requests检索查询计划hash和查询hash.虽然这是确认查询及其计划的一种机制,但是hash值不是唯一的.不相似的查询可能得出相同的hash,所以不能将其作为备份主键. 分别创建两个查询如下: SELECT

HITS(HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ) 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分. HITS算法是链接分析中非常基础且重要的算法,目前已被Teoma搜索引擎(www.teoma.com)作为链接分析算法在实际中使用. 1. Hub

目前的工作是需要手机查找附近N米以内的商户,功能如下图 数据库中记录了商家在百度标注的经纬度(如:116.412007, 39.947545), 最初想法  以圆心点为中心点,对半径做循环,半径每增加一个像素(暂定1米)再对周长做循环,到数据库中查询对应点的商家(真是一个长时间的循环工作) 上网百度类似的文章有了点眉目 大致想法是已知一个中心点,一个半径,求圆包含于圆抛物线里所有的点,这样的话就需要知道所要求的这个圆的对角线的顶点,问题来了 经纬度是一个点,半径是一个距离,不能直接加减 终于找到

1,在mongodb中创建lbs_db数据库,collection名称lbs_info,要使用lbs查询功能,需要对二维数据列建立索引 db.lbs_info.ensureIndex( { locs : "2d" } ); 2,Servlet源码如下: package com.ciaos.lbs; import java.io.IOException; import java.net.UnknownHostException; import javax.servlet.ServletE

  链接分析算法之:HillTop算法     Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的,于2001年申请专利,但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的.只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师,然后授权给Google使用的. 在与PageRank算法相比之下,Google意识到这个算法的进步会为他们的搜索排名带来非常重要的功能.Google的HillTop算法现在已经能更好的与旧的算法(PR算法)联合起来工作

链接分析算法之:HITS算法     HITS(HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ) 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分. HITS算法是链接分析中非常基础且重要的算法,目前已被Teoma搜索引擎(www.teoma.com)作为链