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地图聚合API

Java  Redis示例

 地图聚合API

https://openlayers.org/en/latest/examples/cluster.html



通过地图平移缩放事件控制地图四至范围内地图刷新和加载详细点控制。最终实现效果如下：



Java  Redis示例

添加geojson数据：

/**
	 * 更新GEOHASH值
	 * @param dwCode
	 * @param coordinate
	 * @param memberName "HLYID-score"
	 */
	public static void positonToGeohash(String dwCode,String hlyId,GeoCoordinate coordinate,String memberName){
		String storeKey=XHT_ZZJG_GEOPOSITION+dwCode;
		String expireKey=XHT_ZZJG_GEOEXPIRE+dwCode;
		RedisUtil.geoadd(storeKey, coordinate, memberName);
		// 设置超时过期
		RedisUtil.zadd(expireKey,System.currentTimeMillis(),memberName);
		Set<String> expiredKeys = RedisUtil.zrangeByScore(expireKey, 0, System.currentTimeMillis()-30*60*1000);
		
		if(expiredKeys!=null && expiredKeys.size()>0) {
			//删除超时的数据
			RedisUtil.zrem(storeKey,expiredKeys.toArray(new String[expiredKeys.size()]));
			RedisUtil.zrem(expireKey,expiredKeys.toArray(new String[expiredKeys.size()]));
			//zzjgList.toArray(new String[zzjgList.size()])
			//TODO : 两个集合中的size不一致时，需要按照expiredKeys中为标准删除storeKey中多余的数据
			
		}
		
		RedisUtil.expire(expireKey, Constants.MOBILE_TOKEN_KEY_HALF_HOUR);//Constants.MOBILE_TOKEN_KEY_HALF_HOUR
		RedisUtil.expire(storeKey, Constants.MOBILE_TOKEN_KEY_HALF_HOUR);
	}	

完整代码请下载连接（没有的自行补全）：https://download.csdn.net/download/boonya/12048388

缺少的工具类请参考：Redis连接池及单节点工具与多Redis节点管理工具

百度地图聚合，获取聚合点所包含的点信息
    由于项目需求，开发地图时需要对地图点信息进行聚合，而且还需要获取该聚合点下的点有哪些，查看相关资料，并没有对这一问题进行介绍，如何解决这个问题？

    在地图初始化时，地图上的点位是我们通过接口，获取点位信息（坐标以及其他信息）形成marker，防止点位过多导致地图加载点比较缓慢，可将每个marekr存入到markers数组，地图初始化聚合，逐步加载。

map.createClusters(makers);`

    

    但如何获取聚合点位下的信息？我们知道marker点是地图上的覆盖物，我们是否可以借助画图工具，框选聚合点，进而获取该聚合点下所包含的信息？



    刚开始通过 map.getOverlays() 获取地图上的点位信息，但通过开发者模式发现，该方法获取的是聚合点（不包含聚合下的点）+未聚合的点，聚合点下的信息根本获取不到，于是尝试将地图初始化加载的marker存到一个数组里面，通过框选区域进行过滤：
           marker.markerinfo=aa;	//aa代表每个点位的信息，如坐标以及其他信息
           markerArr.push(marker);
           var drawingManager = new BMapLib.DrawingManager(map, {
            isOpen: false, //是否开启绘制模式
            enableDrawingTool: false, //是否显示工具栏
            drawingToolOptions: {
                anchor: BMAP_ANCHOR_TOP_RIGHT, //位置
                offset: new BMap.Size(5, 5) //偏离值
            },
            circleOptions: styleOptions, //圆的样式
            polylineOptions: styleOptions, //线的样式
            polygonOptions: styleOptions, //多边形的样式
            rectangleOptions: styleOptions //矩形的样式
        });
			drawingManager.addEventListener('overlaycomplete', function (e) {
            var el=e.currentTarget;
            el.close();
        });
       		 for (var i=0;i<markerArr.length;i++){
        	 var markerInfo=markerArr[i].markerInfo;
        	 if (markerInfo){
             	   var point=new BMap.Point(markerInfo.longitude,markerInfo.latitude);
               		 if (drawingManager.overlay.containPoint(point)){
                  //如果点位在画圆的区域，则可以进行存储。
                 // 所以可以框选聚合点，进行筛选获取聚合点所包含信息。
               
                    
                }
       }         

获取聚合点所包含点位信息，即可进行下一步操作。

    上述只是作为获取聚合点包含点信息参考，实际操作还需参考百度地图API，如有问题欢迎指出。

开发中遇到一个技术问题，要求自己重组服务器返回的数据，实现百度地图聚合效果
package com.kyexpress.kydemo;
import android.support.v7.app.AppCompatActivity;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.google.gson.Gson;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
private List plist = new ArrayList<>();
private List> s = new ArrayList<>();
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
initList();
;
Log.i("TAG", new Gson().toJson( selectAray(plist,s)));
}
/**
*  生成测试数据
* [
{
"lat": 11.11111,
"lng": 121.324344,
"pId": "p_0",
"pName": "北京-0"
},
{
"lat": 11.11111,
"lng": 121.324344,
"pId": "p_1",
"pName": "北京-1"
},
{
"lat": 11.11112,
"lng": 121.324345,
"pId": "p_2",
"pName": "北京-2"
},
{
"lat": 11.11112,
"lng": 121.324345,
"pId": "p_3",
"pName": "北京-3"
},
{
"lat": 11.11113,
"lng": 121.324346,
"pId": "p_4",
"pName": "北京-4"
},
{
"lat": 11.11113,
"lng": 121.324346,
"pId": "p_5",
"pName": "北京-5"
},
{
"lat": 11.11113,
"lng": 121.324346,
"pId": "p_6",
"pName": "北京-6"
},
{
"lat": 77.77777,
"lng": 849.270408,
"pId": "p_7",
"pName": "北京-7"
},
{
"lat": 88.88888,
"lng": 970.594752,
"pId": "p_8",
"pName": "北京-8"
},
{
"lat": 99.99999,
"lng": 1091.919096,
"pId": "p_9",
"pName": "北京-9"
}
]
*/
public  void initList() {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
PositionInfo position = new PositionInfo();
position.setpName("北京-" + i);
position.setpId("p_" + i);
if (i < 2) {
position.setLat(11.11111);
position.setLng(121.324344);
} else if (i < 4) {
position.setLat(11.11112);
position.setLng(121.324345);
} else if (i < 7) {
position.setLat(11.11113);
position.setLng(121.324346);
} else {
position.setLat(11.11111 * i);
position.setLng(121.324344 * i);
}
plist.add(position);
}
String result = new Gson().toJson(plist);
Log.i("TAG", "=======" + result);
}
/**
*
* [
[
{
"lat": 11.11111,
"lng": 121.324344,
"pId": "p_0",
"pName": "北京-0"
},
{
"lat": 11.11111,
"lng": 121.324344,
"pId": "p_1",
"pName": "北京-1"
}
],
[
{
"lat": 11.11112,
"lng": 121.324345,
"pId": "p_2",
"pName": "北京-2"
},
{
"lat": 11.11112,
"lng": 121.324345,
"pId": "p_3",
"pName": "北京-3"
}
],
[
{
"lat": 11.11113,
"lng": 121.324346,
"pId": "p_4",
"pName": "北京-4"
},
{
"lat": 11.11113,
"lng": 121.324346,
"pId": "p_5",
"pName": "北京-5"
},
{
"lat": 11.11113,
"lng": 121.324346,
"pId": "p_6",
"pName": "北京-6"
}
],
[
{
"lat": 77.77777,
"lng": 849.270408,
"pId": "p_7",
"pName": "北京-7"
}
],
[
{
"lat": 88.88888,
"lng": 970.594752,
"pId": "p_8",
"pName": "北京-8"
}
],
[
{
"lat": 99.99999,
"lng": 1091.919096,
"pId": "p_9",
"pName": "北京-9"
}
]
]
* 聚合算法
* @param list
* @param res
* @return
*/
public List>  selectAray(List  list,List>  res){
if (list.size() == 0){
return null;
}
List  diffAry = new ArrayList<>();
List  sameAry = new ArrayList<>();
sameAry.add(list.get(0));
for (int i = 1 ; i < list.size();i++){
PositionInfo p = list.get(i);
double lat= p.getLat();
double  lng = p.getLng();
PositionInfo t = sameAry.get(0);
double lat2= t.getLat();
double  lng2 = t.getLng();
if (lat  == lat2 && lng == lng2){
sameAry.add(p);
} else {
diffAry.add(p);
}
}
res.add(sameAry);
if (diffAry.size() != 0){
selectAray(diffAry,res);
}
return res;
}
}

百度地图聚合点，超过1000个的时候就会开始卡。 

以下是解决方法。需要先下载 js源码：MarkerCluster.js 

进行以下修改后，放到自己的项目下面，自行引入。

1.找到_createClusters 方法,新增代码

   /**
     * 根据所给定的标记，创建聚合点
     * @return 无返回值
     */
    MarkerClusterer.prototype._createClusters = function(){
        var mapBounds = this._map.getBounds();
        var extendedBounds = getExtendedBounds(this._map, mapBounds, this._gridSize);
        for(var i = 0, marker; marker = this._markers[i]; i++){
            if(!marker.isInCluster && extendedBounds.containsPoint(marker.getPosition()) ){ 
                this._addToClosestCluster(marker);
            }
        }   
        // 这里添加代码块1
    };

代码块1：

     var len = this._markers.length;
     for (var i = 0; i < len; i++) {
         if(this._clusters[i]){
             this._clusters[i].render();
         }
     }

2.找到addMarker () 方法，删除以下代码

      Cluster.prototype.addMarker = function(marker){
         if(this.isMarkerInCluster(marker)){
             return false;
         }//也可用marker.isInCluster判断,外面判断OK，这里基本不会命中

         if (!this._center){
             this._center = marker.getPosition();
             this.updateGridBounds();//
         } else {
             if(this._isAverageCenter){
                 var l = this._markers.length + 1;
                 var lat = (this._center.lat * (l - 1) + marker.getPosition().lat) / l;
                 var lng = (this._center.lng * (l - 1) + marker.getPosition().lng) / l;
                 this._center = new BMap.Point(lng, lat);
                 this.updateGridBounds();
             }//计算新的Center
         }

         marker.isInCluster = true;
         this._markers.push(marker);

         /*   删除这里 ↓
         var len = this._markers.length;
         if(len < this._minClusterSize ){     
             this._map.addOverlay(marker);
             //this.updateClusterMarker();
             return true;
         } else if (len === this._minClusterSize) {
             for (var i = 0; i < len; i++) {
                 this._markers[i].getMap() && this._map.removeOverlay(this._markers[i]);
             }

         } 
         this._map.addOverlay(this._clusterMarker);
         this._isReal = true;
         this.updateClusterMarker();
         return true;
              删除这里 ↑
         */
     };

3.新增方法render() 

    /**
     * 进行dom操作
     * @return 无返回值
     */
     Cluster.prototype.render = function(){
         var len = this._markers.length;

         if (len < this._minClusterSize) {
              for (var i = 0; i < len; i++) {
                 this._map.addOverlay(this._markers[i]);
             }
         } else {
             this._map.addOverlay(this._clusterMarker);
             this._isReal = true;
             this.updateClusterMarker();
         }
     }

原地址：https://www.cnblogs.com/liquant/p/8709278.html