地图区域大数据量 marker 坐标点高效抽稀算法

按网上的思路一般要写双层循环，第一层循环遍历点集合，时间复杂度为O(N)，第二层循环遍历结果集，逐一计算距离，距离小于阈值的不加入结果集，距离大于阈值的加入结果集，时间复杂度为O(M)，双层循环总时间复杂度为O(N * M)。

新的算法思路：坐标点的经纬度经过计算得到的结果作为HashMap的Key，坐标相近的点的Key相同，利用HashMap降低时间复杂度，不需要第二层循环遍历，把时间复杂度由O(N * M)降为O(N)。

该算法的优点：1、抽稀后坐标点位置均匀，2、计算效率高(时间复杂度：O(N))，3、算法逻辑简单，4、计算结果幂等(结果集确定，多次重复计算结果集相同)。

 

代码：

//抽稀
if (mapZoom >= 15 && mapZoom <= 16) {
    currentMarkerMap = new HashMap();

    var getKey = function (lng, lat, len, ratio) { //如果计算结果数量较少，就调大ratio
        var a = (10000 + lng * ratio).toString().substr(0, len);
        var b = (10000 + lat * ratio).toString().substr(0, len)
        return a + "," + b;
    };

    for (var i = 0; i < forAdd.length; i++) {
        var marker = forAdd[i];

        var key;
        if (mapZoom == 15) key = getKey(marker.geometry.x, marker.geometry.y, 9, 1);
        if (mapZoom == 16) key = getKey(marker.geometry.x, marker.geometry.y, 10, 1);

        if (!currentMarkerMap.containsKey(key)) {
            currentMarkerMap.put(key, marker);
        }
    }
}

说明：代码中 forAdd 变量是抽稀前的坐标点集合，currentMarkerMap 变量是HashMap集合(HashMap是自己实现的JS类)，定义代码如下：

var forClear = [];
var currentMarkerMap = new HashMap();

效果图：

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