1) Najpierw przefiltruj dane SQLite z dobrym przybliżeniem i zmniejsz ilość danych, które musisz przeanalizować w kodzie java. W tym celu użyj następującej procedury:
Aby mieć deterministyczny próg i dokładniejszy filtr danych, lepiej jest obliczyć 4 lokalizacje, które są w radius
metrach od północy, zachodu, wschodu i południa od centralnego punktu w kodzie java, a następnie łatwo sprawdzić o mniej niż i więcej niż Operatory SQL (>, <) określające, czy punkty w bazie danych znajdują się w tym prostokącie, czy nie.
Metoda calculateDerivedPosition(...)
oblicza te punkty za Ciebie (p1, p2, p3, p4 na rysunku).
public static PointF calculateDerivedPosition(PointF point,
double range, double bearing)
{
double EarthRadius = 6371000;
double latA = Math.toRadians(point.x);
double lonA = Math.toRadians(point.y);
double angularDistance = range / EarthRadius;
double trueCourse = Math.toRadians(bearing);
double lat = Math.asin(
Math.sin(latA) * Math.cos(angularDistance) +
Math.cos(latA) * Math.sin(angularDistance)
* Math.cos(trueCourse));
double dlon = Math.atan2(
Math.sin(trueCourse) * Math.sin(angularDistance)
* Math.cos(latA),
Math.cos(angularDistance) - Math.sin(latA) * Math.sin(lat));
double lon = ((lonA + dlon + Math.PI) % (Math.PI * 2)) - Math.PI;
lat = Math.toDegrees(lat);
lon = Math.toDegrees(lon);
PointF newPoint = new PointF((float) lat, (float) lon);
return newPoint;
}
A teraz utwórz zapytanie:
PointF center = new PointF(x, y);
final double mult = 1;
PointF p1 = calculateDerivedPosition(center, mult * radius, 0);
PointF p2 = calculateDerivedPosition(center, mult * radius, 90);
PointF p3 = calculateDerivedPosition(center, mult * radius, 180);
PointF p4 = calculateDerivedPosition(center, mult * radius, 270);
strWhere = " WHERE "
+ COL_X + " > " + String.valueOf(p3.x) + " AND "
+ COL_X + " < " + String.valueOf(p1.x) + " AND "
+ COL_Y + " < " + String.valueOf(p2.y) + " AND "
+ COL_Y + " > " + String.valueOf(p4.y);
COL_X
to nazwa kolumny w bazie danych, która przechowuje wartości szerokości geograficznej i COL_Y
dotyczy długości geograficznej.
Masz więc pewne dane, które znajdują się blisko twojego centralnego punktu z dobrym przybliżeniem.
2) Teraz możesz zapętlić te przefiltrowane dane i określić, czy są naprawdę blisko Twojego punktu (w kółku), czy też nie, korzystając z następujących metod:
public static boolean pointIsInCircle(PointF pointForCheck, PointF center,
double radius) {
if (getDistanceBetweenTwoPoints(pointForCheck, center) <= radius)
return true;
else
return false;
}
public static double getDistanceBetweenTwoPoints(PointF p1, PointF p2) {
double R = 6371000;
double dLat = Math.toRadians(p2.x - p1.x);
double dLon = Math.toRadians(p2.y - p1.y);
double lat1 = Math.toRadians(p1.x);
double lat2 = Math.toRadians(p2.x);
double a = Math.sin(dLat / 2) * Math.sin(dLat / 2) + Math.sin(dLon / 2)
* Math.sin(dLon / 2) * Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2);
double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
double d = R * c;
return d;
}
Cieszyć się!
Użyłem i dostosowałem ten numer referencyjny i ukończyłem go.