案例来源：@阿里技术
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0. 背景：闲鱼每天都有海量商品位置（点数据）与大量商圈（面数据）的匹配问题，如果计算每个点落在哪个面里，需要的计算复杂度非常高
1. 目标：在尽可能保持精度的前提下，快速判断每个商品位置（点数据）属于哪个商圈（面数据）
2. 方法：
1）使用GeoHash将地理位置数据编码为字符串数据
a. 将地理位置的经纬度，根据二分法转换成二进制串。如“30.01”，在[-90, 90]区间内为右边，第一位编码为“1”；在(0, 90]区间内为左边，第二位编码为“2”，依次类推得到二进制串编码
b. 按照“偶数位放经度，奇数位放纬度”的规则，将经纬度的二进制编码穿插，得到最终的二进制串，如“11100 11001 10011 10010 00111 00010”
c. 将二进制串转换为32进制数，如上面的二进制串编码为“wtmk72”
2）面数据GeoHash实现
a. 找到面数据外接矩阵
b. 计算外接矩阵左下角的GeoHash块
c. 逐步扫描整个外接矩阵
d. 扫描完成后删除与面数据完全不相交的GeoHash块
3）求临近GeoHash块的快速方法：观察GeoHash编码表的规律，结合GeoHash编码使用的Z阶曲线的特性，验证了一种通过查表来快速求相邻GeoHash字符串的方法
4）点数据与面数据的匹配：
a. 计算点数据的GeoHash
b. 计算面数据所包含的GeoHash
c. 如果点数据GeoHash属于面数据所包含的GeoHash，则准确匹配（如点数据“wtmk70r”，面数据也包含“wtmk70r”）
d. 如果点数据GeoHash属于面数据所包含的GeoHash块中部分包含的部分（如图中的2），则进一步用几何学计算方法确定（如射线法，从点发射一条射线与几何图形相交，如果相交的点是偶数，那么在图形外；是奇数，在图形内）
3. 使用效果：在闲鱼的实际应用中，10亿商品和1万商圈数据，使用本文的快速算法，只需要 10亿次GeoHash点编码 + 1万次GeoHash面编码 + 500万次“点是否在面内部”几何学运算，粗略换算为基本运算需要的次数约为1800亿次，运算量远小于传统方法的2亿亿次基本运算
4. 其它使用场景：用来快速处理点—点关系、面—面关系、点—线关系、线—线关系等问题
1）海量公交站台与道路的从属关系
2）多条道路或铁路是否存在交点
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思考
1. 经纬度是两个维度对空间进行划分。如果现在计算一个新用户隶属于哪个群体，对特征空间也采用类似于GeoHash的编码方式，就能快速处理 海量用户与大量群体的从属关系
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