CN111026978A - 位置查询方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种位置查询方法、装置、计算机设备及存储介质。本发明应用于数据处理中的数据查询领域。该方法包括：根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到位置点对应的字符串；按照字典序对预设数据集中的所有位置点以及位置点对应的字符串进行排序和编号以得到目标数据集，并根据目标数据集构建扩展字典树；将扩展字典树转换为双数组字典树；若接收到查询指令，根据查询指令查询双数组字典树以获取查询域内的位置点；对查询域内的位置点进行验证以得到目标位置点。实施本发明实施例，可实现有效支持任意空间范围查询，提升索引结构性能，提高检索效率，编码适应性更强的效果。

Description

位置查询方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机数据处理领域，尤其涉及一种位置查询方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，随着智能手机、平板电脑等移动设备的普及，基于桌面的互联网时代已转向移动互联网时代。与此同时，随着定位技术的发展，如：GPS、3G、4G、WiFi等，导致产生了大量具有位置属性的数据，且数据量急剧增长。如何快速返回所需信息是空间文本查询领域一个核心的科研课题，鉴于geohash可将空间查询问题转化为字符串前缀匹配问题，geohash编码表示一区域，区域越小，前缀越长。字典树(Trie)将字符串的公共前缀压缩为字典树(Trie)中一条路径，以实现对前缀部分的高效查询，故通常融合geohash与Trie以支持空间查询。不足的是，面向任意空间范围查询时，均需访问到叶子节点以获取满足查询条件的记录，很大程度降低了检索效率，用户体验差。此外，构建完全Trie导致占用大量存储空间。

发明内容

本发明实施例提供了一种位置查询方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决位置查询准确度低、识别速度慢等问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种位置查询方法，其包括：根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串，其中，所述位置点包括经度和纬度；按照字典序对所述预设数据集中的所有位置点以及所述位置点对应的字符串进行排序和编号以得到目标数据集，并根据所述目标数据集构建扩展字典树；将所述扩展字典树转换为双数组字典树；若接收到查询指令，根据所述查询指令查询所述双数组字典树以获取查询域内的位置点，其中，所述查询指令包括查询位置点以及查询距离范围；对所述查询域内的位置点进行验证以得到目标位置点。

第二方面，本发明实施例提供了一种位置查询装置，其包括：

编码单元，用于根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串，其中，所述位置点包括经度和纬度；

构建单元，用于按照字典序对所述预设数据集中的所有位置点以及所述位置点对应的字符串进行排序和编号以得到目标数据集，并根据所述目标数据集构建扩展字典树；

转换单元，用于将所述扩展字典树转换为双数组字典树；

查询单元，用于若接收到查询指令，根据所述查询指令查询所述双数组字典树以获取查询域内的位置点，其中，所述查询指令包括查询位置点以及查询距离范围；

验证单元，用于对所述查询域内的位置点进行验证以得到目标位置点。

第三方面，本发明实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现上述位置查询方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述位置查询方法。

本发明实施例提供一种位置查询方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。该方法包括根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串，其中，所述位置点包括经度和纬度；按照字典序对所述预设数据集中的所有位置点以及所述位置点对应的字符串进行排序和编号以得到目标数据集，并根据所述目标数据集构建扩展字典树；将所述扩展字典树转换为双数组字典树；若接收到查询指令，根据所述查询指令查询所述双数组字典树以获取查询域内的位置点，其中，所述查询指令包括查询位置点以及查询距离范围；对所述查询域内的位置点进行验证以得到目标位置点。实施本发明实施例，通过按照字典序对所述预设数据集中的所有位置点以及所述位置点对应的字符串进行排序和编号以得到目标数据集，并根据所述目标数据集构建扩展字典树，以及将所述扩展字典树转换为双数组字典树；当接收到查询指令，通过查询双数组字典树得到目标位置点，可实现有效支持任意空间范围查询，提升索引结构性能，提高检索效率，编码适应性更强的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一实施例提供的一种位置查询方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的一种位置查询方法的另一流程示意图；

图3为本发明一实施例提供的一种geohash精度表；

图4为本发明一实施例提供的base32编码规则表；

图5为本发明一实施例提供的预设数据集；

图6为本发明一实施例提供的目标数据集；

图7为本发明一实施例所提供的扩展字典树；

图8为本发明一实施例提供的一种位置查询方法的另一流程示意图；

图9为本发明一实施例所提供的另一扩展字典树；

图10为本发明一实施例所提供的双数组字典树；

图11为本发明一实施例提供的一种位置查询方法的另一流程示意图；

图12为本发明一实施例提供的一种位置查询方法的另一流程示意图；

图13为本发明一实施例提供的一种位置查询装置的示意性框图；

图14为本发明一实施例提供的一种位置查询装置的另一示意性框图；

图15为本发明一实施例提供的一种位置查询装置的另一示意性框图；

图16为本发明一实施例提供的一种位置查询装置的另一示意性框图；

图17为本发明一实施例提供的一种位置查询装置的另一示意性框图；

图18为本发明一实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

请参照图1，其为本发明一实施例提供的一种位置查询方法的流程示意图。本发明实施例所提供的位置查询方法可应用于终端中，所述终端包括但不限于台式电脑、平板电脑、手提电脑。如图1所示，该位置查询方法包括步骤S110-S150。

S110，根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串，其中，所述位置点包括经度和纬度。

具体地，所述根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串，可通过二分法对位置点的纬度和经度进行二进制编码，直到编码的位数达到预设纬度位串和预设经度位串的位数为止；再通过位交错方法合并经度位串和纬度位串从而得到位置点位串；进而根据所述位置点位串进行编码处理，以得出所述位置点对应的字符串。

其中，geohash算法是一种地理编码算法，通过geohash算法可实现将多维的空间目标映射成一维目标，进而基于一维索引结构实现位置查询。预设数据集为由多个位置点组成的集合，位置点由经度和纬度组成。

在一些实施例中，如图2所示，步骤S110包括但不限于步骤S111-S113。

S111，根据预设编码长度通过二分法对预设数据集中所有位置点的经度和纬度进行二进制编码以得到经度位串和纬度位串。

具体实施中，请参照图3，其为本发明实施例提供的一种geohash精度表。其中，预设编码长度为位置点的geohash编码长度，预设编码长度依据geohash精度表根据实际情况而定。例如，预设编码长度为8时，表示大小为20米左右的区域范围，通常情况下能满足最小查询需求，故而本方案将预设编码长度指定为8，得到的位置点位串位数为40，其中预设纬度位串位数为20，预设经度位串位数为20。

具体地，地球的纬度区间为[-90,90]，经度区间为[-180,180]，采用二分法将位置点的纬度和经度进行二分，纬度区间划分为[-90,0]和[0,90]，[-90,0]为左区间，[0,90]为右区间，同理经度区间划分为[-180,0]和[0,180]，[-180,0]为左区间，[0,180]为右区间，位置点的纬度或者经度落在左区间则编码为0，右区间则编码为1，递归上述过程继续划分纬度和经度区间并根据位置点的经度和纬度进行编码，直到得到的经度位串和纬度位串的长度分别为20。例如，给定一个位置点(19.596412-99.219501)，19.596412位于右区间则编码为1，再将[0,90]划分为[0,45)和[45,90]，19.596412位于左区间则编码为0，以此类推直到得到纬度位串长度为20，最终得到的纬度位串为10011011110111101101。同理，得到的经度位串为00111001011100011010。

S112，根据奇数位为纬度、偶数位为经度的规则将所述经度位串和纬度位串进行合并以得到位置点位串。

在一实施例中，在得到经度位串和纬度位串后，将经度位串和纬度位串进行合并以得到位置点位串，从而将二维位置点映射为一维位串。具体地，根据奇数位为纬度、偶数位为经度的规则，对经度位串和纬度位串进行合并。例如，纬度位串为10011011110111101101，经度位串为00111001011100011010，根据偶数位为经度，则位置点位串的第一位取经度位串的第一位数字0，根据奇数位为纬度，则位置点位串的第二位取纬度位串的第一位数字1；位置点位串的第三位取经度位串的第二位数字0，位置点位串的第四位取纬度位串的第二位数字0；以此类推，合并后的位置点位串0100101111000111011110110101011011011001。

S113，根据字符编码规则对所述位置点位串进行编码以得到所述位置点对应的字符串。

具体实施中，请参照图4，其为本发明一实施例提供的base32编码规则表。本发明实施例中，字符编码规则可以是Base32编码规则。Base32编码规则是一种数据编码机制，用于将二进制数据编码成字符串，其编码规则是：任意给定一个二进制数据，以5个位(bit)为一组进行切分，对切分而成的每个组进行编码得到1个字符。

具体地，将合并得到的位置点位串通过Base32进行编码得到对应的字符串。例如，位置点位串0100101111000111011110110101011011011001，以5个位为一组切分为01001，01111，00011，10111，10110，10101，10110以及11001，首先将切分的编码转化为十进制得到9，15，3，23，22，21，22，25，然后根据Base32编码表转化为字符串得到9g3rqpqt。

S120，按照字典序对所述预设数据集中的所有位置点以及所述位置点对应的字符串进行排序和编号以得到目标数据集，并根据所述目标数据集构建扩展字典树。

具体地，在所述预设数据集中的所有位置点转换为字符串后，按照字典序对所有的位置点进行排序，以得到目标数据集。其中，每一个位置点对应唯一的字符串，在对所述预设数据集中的所有位置点以及所述位置点对应的字符串进行排序和编号时，所述位置点的编号与所述位置点对应的字符串的编号相同。本发明实施例中，字典序是按字母顺序排列字符串的方法，即根据字典序对字符串进行排序，以得出每个字符串的编号，并将该编号赋予与该字符串对应的位置点。

所述目标数据集包括一行或者多行的数据，每行数据由位置点的编号、纬度、经度以及对应的字符串组成。例如，按照字典序对9g3rqpqt和9g3rw04d进行排序，那么9g3rw04d排在9g3rqpqt前面，9g3rw04d对应的位置点排在9g3rqpqt对应的位置点前面，9g3rw04d对应的位置点编号为1，9g3rqpqt对应的位置点编号为2，从而组成目标数据集。

例如，如图5所示，其为本发明一实施例提供的预设数据集。预设数据集为由10个位置点组成的集合，位置点由经度和纬度组成。根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串，进而按照字典序对所述预设数据集中的所有位置点以及所述位置点对应的字符串进行排序和编号以得到目标数据集。

如图6所示，其为本发明一实施例提供的目标数据集。所得到的目标数据集包括10行数据，每行数据由位置点的编号、纬度、经度以及对应的字符串组成。

具体实施中，字典树(Trie树)是一种哈希树的变种，用于统计、排序和保存大量的字符串，其可利用字符串的公共前缀来减少查询时间与存储空间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率高。字典树包括根节点和叶子节点，根节点不包括字符，根节点外每一个节点都包括一个字符；从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来为该节点对应的字符串；每个节点的所有子节点包括的字符都不相同。

具体地，请参照图7，其为本发明一实施例所提供的扩展字典树。根据所述目标数据集构建扩展字典树具体为：将字符串的每个字符依次插入到字典树的节点中，插入前需要先查找前缀是否存在，若存在则共享公共前缀即可，若不存在则创建对应的节点和边，按前述操作，直到所有的字符串都存储到字典树中，从而构建字典树。例如，插入9g3rqpqt和9g3rw04d，首先依次插入9g3rw04d的每个字符，然后再插入9g3rqpqt，9g3rqpqt在插入时先遍历字典树，由于9g3r在字典树中已存在，只需在r节点后新增节点q，之后在q节点后面新增p节点，依次新增节点q、t。

具体实施中，为了提高空间查询效率，对字典树节点进行扩展以得到扩展字典树。具体地，在字典树的节点中增加包含当前节点前缀的起始编号及其个数，使得对较大范围的空间查询,仅需访问从根到某个内部节点的路径即可,而无需访问到叶节点，从而提高空间范围查询响应速率。例如，在查询的字符串为9g3r，其表示一个较大的空间查询范围，相对于字典树，查询扩展字典树，不需要遍历到叶节点才能获取对应的编号，只需要查询到r节点，根据r节点对应的编号和个数即可获取到该查询域内的所有编号。

S130，将所述扩展字典树转换为双数组字典树。

在一些实施例中，如图8所示，所述双数组字典树包括BASE数组以及TAIL数组。步骤S130包括但不限于步骤S131-S132。

S131，根据所述字符串的字符顺序依次获取所述字符串中每个字符对应的前缀个数。

为便于阐述，请参照图9，其为本发明一实施例所提供的另一扩展字典树。根据所述字符串的字符顺序依次获取所述字符串中每个字符对应的前缀个数，以寻找出可区分将当前字符串与其它字符串的前缀部分。

S132，若所述字符串中字符对应的前缀个数等于一，将所述字符对应的前缀部分储存至所述双数组字典树的BASE数组，以及将所述字符对应的后缀部分储存至所述双数组字典树的TAIL数组。

具体地，双数组字典树表现形式为：由两个等长的一维整数数组BASE数组和CHECK数组，以及存储后缀的字符数组TAIL数组组成。其中BASE数组存储状态转移的基值与起始ID及其个数，CHECK数组存储校验值，用于检测状态转移的正确性。在构建双数组时，输入一个字符c，从状态s转移到状态t需要满足如下两个关系式：

BASE[s]+CODE[c]＝t

CHECK[t]＝s

其中，CODE[c]表示字符c的数值编码，对Base32编码规则中对应的字符而言，字符“0”，“1”，“2”……“z”对应的编码值分别对应1，2，3……31。对数组下标i，BASE[i]和CHECK[i]均为0表明该位置为空，BASE值为负数时为可终止状态，绝对值表示字符串的后缀部分存储在TAIL数组中的起始位置。

若所述字符串中每个字符对应的前缀个数等于一，则确定当前字符所对应的前缀部分可区分将当前字符串与其它字符串。例如，图9所示的字符串“2jt”中的字符“2”对应的前缀个数等于一，则确定字符“2”可以和其他字符串相区分，进而字符“2”所对应的前缀部分“2”储存至所述双数组字典树的BASE数组。同时，将字符串“2jt”中的字符“2”对应的后缀部分“jt”储存至所述双数组字典树的TAIL数组。

根据上述关系式，图9所示出的扩展字典树所转换得出的双数组字典树具体如图10所示。实施本发明实施例，通过将扩展字典树转换为双数组字典树，可实现在保持空间查询效率的前提下，减少构建完全Trie的存储空间开销。

S140，若接收到查询指令，根据所述查询指令查询所述双数组字典树以获取查询域内的位置点，其中，所述查询指令包括查询位置点以及查询距离范围。

在一些实施例中，如图11所示，步骤S140包括但不限于步骤S141-S143。

S141，根据所述查询范围距离以及geohash精度表确定所述查询位置点的编码长度，并通过geohash算法将所述查询位置点编码为所述编码长度的字符串。

在一实施例中，给定查询位置点与查询范围距离，根据geohash精度表选定与查询范围距离d相对应的geohash编码长度p，通过geohash算法将查询位置点q编码为p位长度的字符串；其中，p对应的区域范围距离不小于d且为最小值，例如查询距离d为500米，则geohash编码长度p为6，P对应的区域范围距离为610，大于查询距离d且为最小，在确定geohash编码长度之后，则通过geohash算法对查询位置点进行编码得到对应的字符串，该过程与上述geohash编码的过程相同，在此不再赘述。

S142，获取所述查询位置点对应的字符串周围八个区域的字符串。

在一实施例中，周围八个区域具体指的是东西南北方区域、东南方区域、东北方区域，西南方区域以及西北方区域。具体地，在得到查询位置点的字符串后，根据查询位置的字符串的纬度位串和经度位串计算周围八个区域的字符串对应的纬度位串和经度位串。

其中，北方区域的字符串对应的纬度位串等于查询位置点的字符串的纬度位串，北方区域的字符串对应的经度位串等于查询位置点的字符串的经度位串加1。

南方区域的字符串对应的纬度位串等于查询位置点的字符串的纬度位串，南方区域的字符串对应的经度位串等于查询位置点的字符串的经度位串减1。

东方区域的字符串对应的纬度位串等于查询位置点的字符串的纬度位串加1，东方区域的字符串对应的经度位串等于查询位置点的字符串的经度位串。

西方区域的字符串对应的纬度位串等于查询位置点的字符串的纬度位串减1，东方区域的字符串对应的经度位串等于查询位置点的字符串的经度位串。

东北方区域的字符串对应的纬度位串等于查询位置点的字符串的纬度位串加1，东北方区域的字符串对应的经度位串等于查询位置点的字符串的经度位串加1。

西北方区域的字符串对应的纬度位串等于查询位置点的字符串的纬度位串减1，西北方区域的字符串对应的经度位串等于查询位置点的字符串的经度位串加1。

东南方区域的字符串对应的纬度位串等于查询位置点的字符串的纬度位串加1，东南方区域的字符串对应的经度位串等于查询位置点的字符串的经度位串减1。

西南方区域的字符串对应的纬度位串等于查询位置点的字符串的纬度位串减1，西南方区域的字符串对应的经度位串等于查询位置点的字符串的经度位串减1。

例如，位置点的字符串为9g3rqp，其对应的纬度位串为100110111101111，经度位串为001110010111000，那么其北方区域的字符串对应的纬度位串则为100110111101111，经度位串则为001110010111000+1＝001110010111001。在计算完经度位串和纬度位串后，再将经度位串和纬度位串合并，接着根据base32对合并后的位置点位串进行编码得到字符串，最终得到查询位置点周围的八个区域的字符串。

S143，将所述查询位置点对应的字符串以及所述查询位置点对应的字符串周围八个区域的字符串作为查询域查询所述双数组字典树以得到所述查询域内的位置点。

在一实施例中，根据查询位置点的字符串以及周围八个区域的字符串遍历所述双数组字典树，在所述双数组字典树查找是否具有相同的字符串，若有则返回该字符串对应的位置点编号ID即为查询域内位置点。

具体地，基于双数组字典树进行位置点查询的过程为：根据查询域对应的字符串，依据公式BASE[s]+c＝t进行查询，若t为负数或查询字符串已跳转至最后一个字符，则返回对应的起始ID及其个数，即为该查询域内对应的位置点，反之，迭代前述步骤。例如：查询域对应的字符串为“4q”，根据公式BASE[1]+5＝6跳转至BASE[6],之后根据BASE[6]+23＝29跳转至BASE[29]，因已跳转至查询域对应字符串最后一个字符，[2,2]对应位置点编号为2、3，即为该查询域内对应的位置点。

S150，对所述查询域内的位置点进行验证以得到目标位置点。

在一些实施例中，如图12所示，步骤S150包括但不限于步骤S151-S154。

S151，根据所述查询位置点以及所述查询范围距离通过预设公式计算所述查询位置点的经度范围和纬度范围。

在一实施例中，根据查询位置点以及查询范围距离通过预设公式计算求出经度范围和纬度范围。预设公式如下：

maxLat＝lat+range

minLat＝lat-range

maxLng＝lon+lngR

minLng＝lon-lngR

range＝180/π*d/6372.797

lngR＝range/cos(lat*π/180.0)

其中，lat表示查询位置点的纬度值，lon表示查询位置点的经度值，d是查询范围距离，range和lngR均为变量，(minLat、maxLat)表示纬度范围，(minLng，maxLng)表示经度范围。例如，查询位置点(19.596412-99.219501)和查询距离范围500m，据上述公式可得，经度范围为[19.591917,19.600907]，纬度范围为[-99.224272,-99.214730]。

S152，根据所述查询位置点的经度范围和纬度范围对所述查询域内的位置点进行过滤得到候选集。

具体实施中，根据经纬度范围过滤查询结果返回编号ID对应于目标数据集中的位置点，得到位置点候选集。假设查询结果返回的ID集中，ID为1对应的经纬度为(19.600038-99.22491)，查询位置点(19.596412-99.219501)中的19.600038位于[19.591917,19.600907]内，而查询位置点(19.596412-99.219501)中的-99.22491不位于[-99.224272,-99.214730]内，故过滤ID为1的位置点。只有位置点的经度值和纬度值均落入经度范围和纬度范围的才保留该位置点，从而筛选掉不在经纬度范围内的位置点，最终得到候选集。

S153，计算所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离，并将所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离与所述查询范围距离进行对比。

在一实施例中，根据预设公式计算候选集中的位置点到查询位置点的距离，其中，预设公式如下：

其中，A(x₁,y₁)为候选集中的位置点，B(x₂,y₂)为查询位置点，|AB|为候选集中的位置点到查询位置点的距离。

S154，若所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离不大于所述查询范围距离，则将所述候选集中的位置点作为目标位置点返回。

在一实施例中，例如，(19.59918,-99.21667)为候选集中一个位置点，查询范围距离为500米，计算该位置点到查询位置点(19.596412-99.219501)之间的距离，经计算，若该距离小于500米，则该位置点满足空间范围查询条件，将该位置点作为查询区域范围内的位置点返回。

图13是本发明实施例提供的一种位置查询装置100的示意性框图。如图13所示，对应于以上位置查询方法，本发明还提供一种位置查询装置100。该位置查询装置100包括用于执行上述位置查询方法的单元，该装置100可以被配置于台式电脑、平板电脑、手提电脑、等终端中。具体地，请参阅图13，所述装置100120包括编码单元110、构建单元120、转换单元130、查询单元140以及验证单元150。

编码单元110，用于根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串，其中，所述位置点包括经度和纬度。

在一些实施例中，如图14所示，所述编码单元110包括第一生成单元111、合并单元112以及第二生成单元113。

第一生成单元111，用于根据预设编码长度通过二分法对预设数据集中所有位置点的经度和纬度进行二进制编码以得到经度位串和纬度位串。

合并单元112，用于根据奇数位为纬度、偶数位为经度的规则将所述经度位串和纬度位串进行合并以得到位置点位串。

第二生成单元113，用于根据字符编码规则对所述位置点位串进行编码以得到所述位置点对应的字符串。

构建单元120，用于按照字典序对所述预设数据集中的所有位置点以及所述位置点对应的字符串进行排序和编号以得到目标数据集，并根据所述目标数据集构建扩展字典树。

转换单元130，用于将所述扩展字典树转换为双数组字典树。

在一些实施例中，如图15所示，所述转换单元130包括第一获取单元131以及储存单元132。

第一获取单元131，用于根据所述字符串的字符顺序依次获取所述字符串中每个字符对应的前缀个数。

储存单元132，用于若所述字符串中字符对应的前缀个数等于一，将所述字符对应的前缀部分储存至所述双数组字典树的BASE数组，以及将所述字符对应的后缀部分储存至所述双数组字典树的TAIL数组。

查询单元140，用于若接收到查询指令，根据所述查询指令查询所述双数组字典树以获取查询域内的位置点，其中，所述查询指令包括查询位置点以及查询距离范围。

在一些实施例中，如图16所示，所述查询单元140包括确定单元141、第二获取单元142以及第三生成单元143。

确定单元141，用于根据所述查询范围距离以及geohash精度表确定所述查询位置点的编码长度，并通过geohash算法将所述查询位置点编码为所述编码长度的字符串。

第二获取单元142，用于获取所述查询位置点对应的字符串周围八个区域的字符串。

第三生成单元143，用于将所述查询位置点对应的字符串以及所述查询位置点对应的字符串周围八个区域的字符串作为查询域查询所述双数组字典树以得到所述查询域内的位置点。

验证单元150，用于对所述查询域内的位置点进行验证以得到目标位置点。

在一些实施例中，如图17所示，所述验证单元150包括计算单元151、过滤单元152、对比单元153以及返回单元154。

计算单元151，用于根据所述查询位置点以及所述查询范围距离通过预设公式计算所述查询位置点的经度范围和纬度范围。

过滤单元152，用于根据所述查询位置点的经度范围和纬度范围对所述查询域内的位置点进行过滤得到候选集。

对比单元153，用于计算所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离，并将所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离与所述查询范围距离进行对比。

返回单元154，用于若所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离不大于所述查询范围距离，则将所述候选集中的位置点作为目标位置点返回。

需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述位置查询装置100和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。

上述装置100可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可以在如图18所示的计算机设备上运行。

请参阅图18，图18是本发明实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是服务器中。其中，所述服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。

该计算机设备500包括通过系统总线510连接的处理器520、存储器和网络接口550，其中，存储器可以包括非易失性存储介质530和内存储器540。

该非易失性存储介质530可存储操作系统531和计算机程序532。该计算机程序532被执行时，可使得处理器520执行一种位置查询方法。

该处理器520用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备500的运行。

该内存储器540为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器520执行时，可使得处理器520执行一种位置查询方法。

该网络接口550用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，该计算机设备的示意性框图仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

其中，所述处理器520用于运行存储在存储器中的程序代码，以实现如下功能：根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串，其中，所述位置点包括经度和纬度；按照字典序对所述预设数据集中的所有位置点以及所述位置点对应的字符串进行排序和编号以得到目标数据集，并根据所述目标数据集构建扩展字典树；将所述扩展字典树转换为双数组字典树；若接收到查询指令，根据所述查询指令查询所述双数组字典树以获取查询域内的位置点，其中，所述查询指令包括查询位置点以及查询距离范围；对所述查询域内的位置点进行验证以得到目标位置点。

在一实施例中，处理器520在执行所述根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串的步骤时，具体执行如下步骤：根据预设编码长度通过二分法对预设数据集中所有位置点的经度和纬度进行二进制编码以得到经度位串和纬度位串；根据奇数位为纬度、偶数位为经度的规则将所述经度位串和纬度位串进行合并以得到位置点位串；根据字符编码规则对所述位置点位串进行编码以得到所述位置点对应的字符串。

在一实施例中，处理器520在执行所述将所述扩展字典树转换为双数组字典树的步骤时，具体执行如下步骤：根据所述字符串的字符顺序依次获取所述字符串中每个字符对应的前缀个数；若所述字符串中字符对应的前缀个数等于一，将所述字符对应的前缀部分储存至所述双数组字典树的BASE数组，以及将所述字符对应的后缀部分储存至所述双数组字典树的TAIL数组。

在一实施例中，处理器520在执行所述根据所述查询指令查询所述双数组字典树以获取查询域内的位置点的步骤时，具体执行如下步骤：根据所述查询范围距离以及geohash精度表确定所述查询位置点的编码长度，并通过geohash算法将所述查询位置点编码为所述编码长度的字符串；获取所述查询位置点对应的字符串周围八个区域的字符串；将所述查询位置点对应的字符串以及所述查询位置点对应的字符串周围八个区域的字符串作为查询域查询所述双数组字典树以得到所述查询域内的位置点。

在一实施例中，处理器520在执行所述对所述查询域内的位置点进行验证以得到目标位置点的步骤时，具体执行如下步骤：根据所述查询位置点以及所述查询范围距离通过预设公式计算所述查询位置点的经度范围和纬度范围；根据所述查询位置点的经度范围和纬度范围对所述查询域内的位置点进行过滤得到候选集；计算所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离，并将所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离与所述查询范围距离进行对比；若所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离不大于所述查询范围距离，则将所述候选集中的位置点作为目标位置点返回。

应当理解，在本发明实施例中，处理器520可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器520还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

本领域技术人员可以理解，该计算机设备500的示意性框图并不构成对计算机设备500的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

在本发明的另一实施例中提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串，其中，所述位置点包括经度和纬度；按照字典序对所述预设数据集中的所有位置点以及所述位置点对应的字符串进行排序和编号以得到目标数据集，并根据所述目标数据集构建扩展字典树；将所述扩展字典树转换为双数组字典树；若接收到查询指令，根据所述查询指令查询所述双数组字典树以获取查询域内的位置点，其中，所述查询指令包括查询位置点以及查询距离范围；对所述查询域内的位置点进行验证以得到目标位置点。

在一实施例中，所述计算机程序被处理器执行以实现所述根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串的步骤时，具体实现如下步骤：根据预设编码长度通过二分法对预设数据集中所有位置点的经度和纬度进行二进制编码以得到经度位串和纬度位串；根据奇数位为纬度、偶数位为经度的规则将所述经度位串和纬度位串进行合并以得到位置点位串；根据字符编码规则对所述位置点位串进行编码以得到所述位置点对应的字符串。

在一实施例中，所述计算机程序被处理器执行以实现所述将所述扩展字典树转换为双数组字典树的步骤时，具体实现如下步骤：根据所述字符串的字符顺序依次获取所述字符串中每个字符对应的前缀个数；若所述字符串中字符对应的前缀个数等于一，将所述字符对应的前缀部分储存至所述双数组字典树的BASE数组，以及将所述字符对应的后缀部分储存至所述双数组字典树的TAIL数组。

在一实施例中，所述计算机程序被处理器执行以实现所述根据所述查询指令查询所述双数组字典树以获取查询域内的位置点的步骤时，具体实现如下步骤：根据所述查询范围距离以及geohash精度表确定所述查询位置点的编码长度，并通过geohash算法将所述查询位置点编码为所述编码长度的字符串；获取所述查询位置点对应的字符串周围八个区域的字符串；将所述查询位置点对应的字符串以及所述查询位置点对应的字符串周围八个区域的字符串作为查询域查询所述双数组字典树以得到所述查询域内的位置点。

在一实施例中，所述计算机程序被处理器执行以实现所述对所述查询域内的位置点进行验证以得到目标位置点的步骤时，具体实现如下步骤：根据所述查询位置点以及所述查询范围距离通过预设公式计算所述查询位置点的经度范围和纬度范围；根据所述查询位置点的经度范围和纬度范围对所述查询域内的位置点进行过滤得到候选集；计算所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离，并将所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离与所述查询范围距离进行对比；若所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离不大于所述查询范围距离，则将所述候选集中的位置点作为目标位置点返回。

该计算机可读存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如一个以上单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种位置查询方法，其特征在于，所述方法包括：

根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串，其中，所述位置点包括经度和纬度；

按照字典序对所述预设数据集中的所有位置点以及所述位置点对应的字符串进行排序和编号以得到目标数据集，并根据所述目标数据集构建扩展字典树；

将所述扩展字典树转换为双数组字典树；

若接收到查询指令，根据所述查询指令查询所述双数组字典树以获取查询域内的位置点，其中，所述查询指令包括查询位置点以及查询距离范围；

对所述查询域内的位置点进行验证以得到目标位置点。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串，包括：

根据预设编码长度通过二分法对预设数据集中所有位置点的经度和纬度进行二进制编码以得到经度位串和纬度位串；

根据奇数位为纬度、偶数位为经度的规则将所述经度位串和纬度位串进行合并以得到位置点位串；

根据字符编码规则对所述位置点位串进行编码以得到所述位置点对应的字符串。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双数组字典树包括BASE数组以及TAIL数组；所述将所述扩展字典树转换为双数组字典树，包括：

根据所述字符串的字符顺序依次获取所述字符串中每个字符对应的前缀个数；

若所述字符串中字符对应的前缀个数等于一，将所述字符对应的前缀部分储存至所述双数组字典树的BASE数组，以及将所述字符对应的后缀部分储存至所述双数组字典树的TAIL数组。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述查询指令查询所述双数组字典树以获取查询域内的位置点，包括：

根据所述查询范围距离以及geohash精度表确定所述查询位置点的编码长度，并通过geohash算法将所述查询位置点编码为所述编码长度的字符串；

获取所述查询位置点对应的字符串周围八个区域的字符串；

将所述查询位置点对应的字符串以及所述查询位置点对应的字符串周围八个区域的字符串作为查询域查询所述双数组字典树以得到所述查询域内的位置点。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述查询域内的位置点进行验证以得到目标位置点，包括：

根据所述查询位置点以及所述查询范围距离通过预设公式计算所述查询位置点的经度范围和纬度范围；

根据所述查询位置点的经度范围和纬度范围对所述查询域内的位置点进行过滤得到候选集；

计算所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离，并将所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离与所述查询范围距离进行对比；

若所述候选集中的位置点到所述查询位置点的距离不大于所述查询范围距离，则将所述候选集中的位置点作为目标位置点返回。

6.一种位置查询装置，其特征在于，所述装置包括：

编码单元，用于根据geohash算法对预设数据集中的所有位置点进行编码以得到所述位置点对应的字符串，其中，所述位置点包括经度和纬度；

构建单元，用于按照字典序对所述预设数据集中的所有位置点以及所述位置点对应的字符串进行排序和编号以得到目标数据集，并根据所述目标数据集构建扩展字典树；

转换单元，用于将所述扩展字典树转换为双数组字典树；

查询单元，用于若接收到查询指令，根据所述查询指令查询所述双数组字典树以获取查询域内的位置点，其中，所述查询指令包括查询位置点以及查询距离范围；

验证单元，用于对所述查询域内的位置点进行验证以得到目标位置点。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述编码单元包括：

第一生成单元，用于根据预设编码长度通过二分法对预设数据集中所有位置点的经度和纬度进行二进制编码以得到经度位串和纬度位串；

合并单元，用于根据奇数位为纬度、偶数位为经度的规则将所述经度位串和纬度位串进行合并以得到位置点位串；

第二生成单元，用于根据字符编码规则对所述位置点位串进行编码以得到所述位置点对应的字符串。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述转换单元包括：

第一获取单元，用于根据所述字符串的字符顺序依次获取所述字符串中每个字符对应的前缀个数；

储存单元，用于若所述字符串中字符对应的前缀个数等于一，将所述字符对应的前缀部分储存至所述双数组字典树的BASE数组，以及将所述字符对应的后缀部分储存至所述双数组字典树的TAIL数组。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5中任一项的位置查询方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的位置查询方法。

Images