一、什么是聚合？

 

聚合是指将一定区域内分散对象聚集在一起，我们都知道，地图展示如果元素数量过多，可能会导致界面出现压积，重叠，卡顿等性能差的效果。使用聚合能够有效的解决该类问题。

 

二、如何实现聚合？

 

我秀地图sdk提供聚合相关的接口，开发者可根据这些接口来实现所需的需求。大致步骤分为如下三部：

 

1、获得一组数据集合设置给聚合对应的接口。

2、调用buildCluste接口构建聚合搜索四叉树。

3、调用showCluster显示聚合到视图上。

 

三、聚合内部实现原理

 

1、为了便于管理搜索空间数据，聚合内部实现四叉树。四叉树将区域分为四个相等的象限区域，象限区域带有一定容量的数据，容量可定义。每个象限节点再次四等分，如下递归下去直到将数据分配完成。具体图示如下:

 

 

 

2、数据插入比较简单，由根节点开始，判断点属于哪个象限后插入，直到象限中容器的数量达到容量。如果象限容器数量达到最大值，再次将该象限四等分。如此重复步骤到数据全部插入完成为止，核心代码如下：

 

public boolean addQuadTreeNode(QuadTreeNode node, QuadTreeNodeData data) throws LeadorException {

    if(data == null){

        throw  new LeadorException("QuadTreeNodeData is null");    }

 

    //判断节点是否在象限内    if (!ClusterUtils.boundingBoxContainsData(node.boundingBox, data)) {

        return false;    }

 

    //象限内的容量是否填满，满则不插入    int size = node.quadTreeNodeDataList.size();    if (size < capacity) {

        node.quadTreeNodeDataList.add(data);        ClusterBuild.this.nodeDataList.put(data,node);        return true;    }

 

        /* 若节点容量已满，且该节点为叶子节点，则向下扩展. */    

    if (node.northWest == null) {

        quadTreeNodeSubdivide(node);    

    }

    

        if (addQuadTreeNode(node.northWest, data)) return true;  

        if (addQuadTreeNode(node.northEast, data)) return true;   

        if (addQuadTreeNode(node.southWest, data)) return true;   

        if (addQuadTreeNode(node.southEast, data)) return true;   

        return false;

}

 

3、四叉树搜索树可以通过以上1、2步骤生成，接着我们看看如何进行聚合计算。

 

在android移动手机上用户能够直接看到的视图区域为可视区域，为了优化性能我们只选择计算可视区域内点的分布情况。

 

在地图sdk中我们可以通过VisibleRegion类拿到可视区域latLngBounds属性。然后再将该可视区域映射到地图上的二维坐标(内部有提供经纬度转换二维坐标的方法)，到这里就能够获得一个区域的矩形坐标。

 

4、在步骤3完成的基础上，我们对这个区域进行划分成单个cell，具体划分密度跟地图的缩放比例zoom和cellSize大小相关，总体来说zoom越大，cellSize越小，cell密度越大，具体代码如下：

 

//计算地图对应可是区域的比例

double zoomScale = mapWidth * 1.0D / rectWidth;

//获得 cellSize

double cellSize = cellSizeForZoomLevel(zoomLevel);

//计算zoom和cellSize的比例

double scaleFactor = zoomScale / cellSize;

 

5、在步骤4的基础上，我们可以得到类似cell网格区域，网格密度和zoom以及cellSize相关，接着计算每个cell的聚合程度。

 

由左上角第一个cell的范围开始搜索对应四叉树内点的数量，如果二个以上就确定为聚合点，一个就是单独的marker。如此计算完整个可是区域的cell。具体的代码如下：

 

// 要转化成地理坐标

LatLng pNortheastL = visibleRect.northeast;

LatLng pSouthwestL = visibleRect.southwest ;

IPoint pNortheastI = new IPoint();

IPoint pSouthwestI = new IPoint();

MapProjection.lonlat2Geo(pNortheastL.longitude, pNortheastL.latitude, pNortheastI);

MapProjection.lonlat2Geo(pSouthwestL.longitude, pSouthwestL.latitude, pSouthwestI);

int pMinX = (int)(pSouthwestI.x * scaleFactor);

int pMaxX = (int)(pNortheastI.x * scaleFactor);

int pMinY = (int)(pNortheastI.y * scaleFactor);

int pMaxY = (int)(pSouthwestI.y * scaleFactor);

//按原先划分的网格查找数据

for(int x = pMinX;x<pMaxX;x++){

    for(int y=pMinY;y<pMaxY;y++){

        searchQuad(x,y,zoomLevel,scaleFactor);    }

}

 

6、在完成步骤5后，我们能够得到一组聚合，聚合的内部结构由经纬度(根据每个cell的经纬度重新计算)，数量等属性构成。然后进行地图绘制，部分代码展示如下：

 

/**

*

* 将marker加入到地图中

*/

public void addMarkerToMap(){

    if(lng == null)  return;    

    //正常状态不管

    if(status == 0) return;

    //删除状态移除

    if(status == 3 ){

        clearMarker();

        return;

   }

 

    try {

        //单个marker

        if(quadTreeNodeDataList.size() == 1){

            QuadTreeNodeData iquad = quadTreeNodeDataList.get(0);

            MarkerOptions options = iquad.getMarkerOptions();

             addMark(options,false);

        }else{

            MarkerOptions options = new MarkerOptions();

            addMark(options,true);

        }

    } catch (RemoteException e) {

        e.printStackTrace();    }

}

 

7、需要注意的是每次可视区域发生变化时，重新计算cell个数和搜索cell的聚合程度。为了提升性能，需要实现聚合的去重。规定屏幕内单个cell聚合数量变化时候绘制，否则不需要。

 

/**

* 将聚合后的点加入到平面中

 * @throws RemoteException  

*/

private void addClusterToMap() throws RemoteException {

    for (String key : removeMap.keySet()) {

        QuadTreeNodeModel iq = removeMap.get(key);

        iq.status = 3;

        iq.addMarkerToMap();

        currentMap.remove(iq.getSeqId());    

}

    for (String key : addMap.keySet()) {

        QuadTreeNodeModel iq = addMap.get(key);       

        iq.status = 1;

        iq.addMarkerToMap();

        currentMap.put(iq.getSeqId(),iq);

    }

 

通过以上的步骤完成聚合，实现效果示意图如下：

 

 

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