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搜索附近人和商鋪功能

越來越多的Android應用都加入了“附近的人”的功能，比如微信、陌陌、淘寶等，今天分享一個demo，簡單的來實現這一功能。主要原理為：手機端上傳gps數據到服務器，服務器從數據庫中查詢其他用戶的gps數據，分別計算2個pgs之間的距離，然後將計算好的數據返回給手機，手機進行展示。

源碼下載地址： https://github.com/feicien/studydemo
手機端項目：NearByDemo
服務器端項目：NearbyServerDemo

手機端代碼講解：
MainActivity是項目的入口Activity

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@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，是需要使用用戶信息的，因此在OnCreate方法中先判斷用戶是不是第一次打開應用，如果是第一次打開應用，跳轉到LoginActivity,進行用戶信息登記：
用戶信息登記

之後便進入MainActivity：
主界麵

點擊ActionBar上的附近的人，便會顯示從服務器獲取到的用戶信息（目前服務器是把所有用戶信息全部返回）：
附近的人列表

請求網絡使用的是Ｇｏｏｇｌｅ在ＩＯ大會上才推出的Ｖｏｌｌｅｙ．

服務器端是使用Java web編寫的。在這裏不詳細介紹了。計算距離的邏輯是從Android的提供的接口（Location.distanceBetween）中拔來的，應該是最精確的方法了

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public static double computeDistance(double lat1, double lon1,
             double lat2, double lon2) {
             // Based on https://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);
}

下麵再提供了一種更簡單的方法（感謝@L給未來的自己）

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

        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;
    }

這裏是把地球當成圓球來處理的

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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

經過測試，對於4千米的2點，相差為10米左右，誤差是可以接受的，因此推薦使用該方法。

最後更新：2017-04-03 12:55:21

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