1) Сначала отфильтруйте данные SQLite с хорошей аппроксимацией и уменьшите объем данных, которые вы должны оценить в своем Java-коде.Для этой цели используйте следующую процедуру:
Чтобы иметь детерминированный порог и более точный фильтр данных, лучше рассчитать 4 местоположения , которые находятся в radius
метр севера, запада, востока и юга от вашей центральной точки в вашем java-коде , а затем проверка легко выполняется с помощью операторов SQL (>, <) </strong> меньше и большеесли ваши точки в базе данных находятся в этом прямоугольнике или нет.
Метод calculateDerivedPosition(...)
рассчитывает эти точки для вас (p1, p2, p3, p4 на рисунке).

/**
* Calculates the end-point from a given source at a given range (meters)
* and bearing (degrees). This methods uses simple geometry equations to
* calculate the end-point.
*
* @param point
* Point of origin
* @param range
* Range in meters
* @param bearing
* Bearing in degrees
* @return End-point from the source given the desired range and bearing.
*/
public static PointF calculateDerivedPosition(PointF point,
double range, double bearing)
{
double EarthRadius = 6371000; // m
double latA = Math.toRadians(point.x);
double lonA = Math.toRadians(point.y);
double angularDistance = range / EarthRadius;
double trueCourse = Math.toRadians(bearing);
double lat = Math.asin(
Math.sin(latA) * Math.cos(angularDistance) +
Math.cos(latA) * Math.sin(angularDistance)
* Math.cos(trueCourse));
double dlon = Math.atan2(
Math.sin(trueCourse) * Math.sin(angularDistance)
* Math.cos(latA),
Math.cos(angularDistance) - Math.sin(latA) * Math.sin(lat));
double lon = ((lonA + dlon + Math.PI) % (Math.PI * 2)) - Math.PI;
lat = Math.toDegrees(lat);
lon = Math.toDegrees(lon);
PointF newPoint = new PointF((float) lat, (float) lon);
return newPoint;
}
А теперь создайте запрос:
PointF center = new PointF(x, y);
final double mult = 1; // mult = 1.1; is more reliable
PointF p1 = calculateDerivedPosition(center, mult * radius, 0);
PointF p2 = calculateDerivedPosition(center, mult * radius, 90);
PointF p3 = calculateDerivedPosition(center, mult * radius, 180);
PointF p4 = calculateDerivedPosition(center, mult * radius, 270);
strWhere = " WHERE "
+ COL_X + " > " + String.valueOf(p3.x) + " AND "
+ COL_X + " < " + String.valueOf(p1.x) + " AND "
+ COL_Y + " < " + String.valueOf(p2.y) + " AND "
+ COL_Y + " > " + String.valueOf(p4.y);
COL_X
- это имя столбца в базе данных, в котором хранятся значения широты, а COL_Y
- для долготы.
Итак, у вас есть некоторые данные, которые находятся вблизи вашей центральной точки с хорошим приближением.
2) Теперь вы можете зацикливаться на этих отфильтрованных данных и определять, действительно ли они находятся рядом с вашей точкой(в кружке) или без использования следующих методов:
public static boolean pointIsInCircle(PointF pointForCheck, PointF center,
double radius) {
if (getDistanceBetweenTwoPoints(pointForCheck, center) <= radius)
return true;
else
return false;
}
public static double getDistanceBetweenTwoPoints(PointF p1, PointF p2) {
double R = 6371000; // m
double dLat = Math.toRadians(p2.x - p1.x);
double dLon = Math.toRadians(p2.y - p1.y);
double lat1 = Math.toRadians(p1.x);
double lat2 = Math.toRadians(p2.x);
double a = Math.sin(dLat / 2) * Math.sin(dLat / 2) + Math.sin(dLon / 2)
* Math.sin(dLon / 2) * Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2);
double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
double d = R * c;
return d;
}
Наслаждайтесь!
Я использовал и настроил эту ссылку и выполнил ее.