[发明专利]一种基于网格算法的地图点位快速聚合方法

权利要求书

1.一种基于网格算法的地图点位快速聚合方法，其特征在于，包括：

S100.从地图数据库中取出点位集合，并对点位集合中的点位进行过滤；

S200.根据过滤后的点位集合，选定点位集合中左上角点位和右下角点位，确定当前地图范围经纬度最大值和最小值；

S300.根据左上角点位和右下角点位，计算地图宽度高度和单元格宽度和高度；

S400.根据左上角点位和右下角点位建立二维坐标系，根据单元格宽度和高度划分网格；

S500.根据划分网格的横向格子数和纵向格子数定义数组，利用定义数组储存网格中原始点位数量；

S600.遍历原始点位集合，确定原始点位集合每个点位属于的网格位置，将每个点位放入网格对应点位集合；

S700.遍历完点位数据集合后，计算每个网格对应质点经纬度值。

2.如权利要求1所述的一种基于网格算法的地图点位快速聚合方法，其特征在于，S100中，对点位集合中的点位进行过滤的具体方法为：将点位集合中经纬度数据为空和不在当前地图范围内的点位过滤掉。

3.如权利要求1所述的一种基于网格算法的地图点位快速聚合方法，其特征在于，S200中，确定当前地图范围经纬度最大值和最小值的方法为：获取左上角点位和右下角点位经纬度，将右下角经度值作为当前地图范围经度最大值，将左上角经度值作为当前地图范围经度最小值；将左上角纬度值作为当前地图范围纬度最大值，将右下角纬度值作为当前地图范围纬度最小值。

4.如权利要求1所述的一种基于网格算法的地图点位快速聚合方法，其特征在于，S300中，计算地图宽度高度的方法为：用右下角点位经度值减去左上角点位经度值等于地图宽度mapWidth，左上角点位纬度值减去右下角点位纬度值等于地图高度mapHeight。

5.如权利要求4所述的一种基于网格算法的地图点位快速聚合方法，其特征在于，S300中，计算单元格宽度和高度的方法为：从地图配置文件中读取配置常量地图横向格子数widthSize和纵向格子数heightSize；则单元格宽度unitWidth＝mapWidth/widthSize，单元格高度unitHeight＝mapHeight/heightSize。

6.如权利要求4所述的一种基于网格算法的地图点位快速聚合方法，其特征在于，S400中，根据左上角点位和右下角点位建立二维坐标系，根据单元格宽度和高度划分网格的具体方法包括：沿左上角点位纵向建立Y轴，沿右下角点位横向建立X轴，X轴与Y轴的交点即为网格聚合的原点；沿X轴以单元格宽度unitWidth值为单格大小，沿Y轴以单元格高度unitHeight值为单格大小，将当前地图划分为widthSize*heightSize个网格。

7.如权利要求3所述的一种基于网格算法的地图点位快速聚合方法，其特征在于，S500中，利用定义数组储存网格中原始点位数量的方法包括：根据横向格子数widthSize和纵向格子数heightSize定义数组pointNum，用来存储聚合后每个网格对应的原始点位的数量；数组pointNum的大小为横向格子数widthSize乘以纵向格子数heightSize，对应网格聚合算法的网格数量。

8.如权利要求3所述的一种基于网格算法的地图点位快速聚合方法，其特征在于，S600中，确定原始点位集合每个点位属于的网格位置的方法包括：首先通过点位经度值减左上角点位经度值确定点位X轴实际宽度值realX；通过点位纬度值减右下角纬度值确定点位Y轴实际高度值realY；然后通过点位X轴实际宽度值realX除以单元格宽度unitWidth的值向下取整，确定点位对应的X轴数值，通过Y轴实际宽度值realY除以单元格高度unitHeight的值向下取整，确定点位对应的Y轴数值，最后得到点位隶属于数组pointNum中第y*(widthSize+x)个网格，将点位放入对应网格的点位集合。

9.如权利要求3所述的一种基于网格算法的地图点位快速聚合方法，其特征在于，S700中，计算每个网格对应质点经纬度值的方法为：遍历完点位数据集合后，得到了所有的网格及其对应哪些原始点位，质点的经纬度由网格内原始点位的经纬度共同确定，质点经度值longitude等于网格内所有原始点经度值总和除以网格内原始点数量，质点纬度值latitude等于网格内所有原始点纬度值总和除以网格内原始点数量。