编程判断是否为闰年 编程判断点是否在多边形内

本教程详细讲解了如何使用php实现多维形状中点的判断，核心采用了射线射击算法。针对地理围栏（如配送区域）场景，我们将使用php代码示例进行演示。空间查询分析，比较客户端脚本和数据库原有函数的优缺点，为开发者提供选型依据。引文：地理空间查询挑战

在现代应用开发中，地理空间数据的处理越来越普遍。例如，在物流、配送、共享单车或电子围栏等场景中，我们经常需要判断一个给定的坐标点（如用户当前位置）是否位于预先定义的多维区域（如配送区域、服务范围）内。这类查询对于保证业务逻辑的准确性和用户体验至关重要。是利用数据库强大的地理空间查询能力，还是在应用层（如PHP脚本）自行实现逻辑判断？本文将首先展示一个基于PHP的射线投射算法的实现，然后深入讨论MongoDB在处理此类查询时的优势和注意事项。射线投射算法（又称“奇偶周生”（Even-odd Rule））是判断点是否在多边形内部的经典方法之一。其基本原理是从测试点向任意固定方向（通常水平向右）发射一条射线，然后计算这条射线与多边形所有边的交点数。如果交点数为奇数，则该点在多边形内部。形和自亘交多边形，是一种很好的解决方案。

现在学习“PHP免费学习笔记（深入）”；PHP实现：判断点是否在多边形内部

以下是使用PHP实现射线投射算法的示例代码。 * 判断单个点是否在给定的多边形内部。 * * @param int $nvert * @param array $vertx 烘焙作业在地电影的 Y 坐标数组。

*/function inpoly($nvert， $vertx， $verty， $testx， $testy) { $c = false； // 初始状态，点在喜新 // 老历做的每一边 // $i 是和品高点，$j 是前一个高点 for ($i = 0， $j = $nvert - 1； $i lt； $nvert； $j = $i ) { // 检查 Y 坐标是否在当前 Y 坐标范围内 if ((($verty[$i] gt； $testy) != ($verty[$j] gt； $testy)) amp；amp； ($testx lt； ($vertx[$j] - $vertx[$i]) * ($testy - $verty[$i]) / ($verty[$j] - $verty[$i]) $vertx[$i])) { $c = !$c； // } } return $c； // 返回最终状态}// 示例：定义一个矩形（10，10），（100，20），（150，100），（20，90）$vertx = [10，100，150，20]； // X坐标 $verty = [10, 20, 100, 90]； // Y坐标 $nvert = count($vertx)；//待正装点$x = 50；$y = 50；//调用函数判断 $isInside = inpoly($nvert， $vertx， $verty， $x， $y)； if ($isInside) { echo quot；point ($x， $y) \nquot； // 输出：点 (50), 50在作业安全。} else { echo quot；点 ($x， $y) 在作业制作。\nquot；}// 另一个测试点 $x2 = 5；$y2 = 5；$isInside2 = inpoly($nvert， $vertx， $verty， $x2， $y2)； if ($isInside2) { echo quot；点 ($x2， $y2) 在烘焙全家。\nquot；} else { echo quot；点($x2， $y2)在多边形制造。\nquot；； //输出：点(5, 5) 在多边形其中一件。} 登录后复制

分析代码：$c = false；：初始化一个变量$c为false，表示当前点在多边形中。每当该线段与多边形的某条边相交时，$c的值就会翻转。 for ($i = 0, $j = $nvert - 1； $i lt； $nvert； $j = $i )： 这个循环遍历顶点的所有边。$i表示当前顶点的索引，$j表示前一个顶点的索引。通过 $j = $i 的巧妙做法，确保从(vertx[j]，verty[j])到(vertx[i]，verty[i])的每条边都被检查一次。

($verty[$i] gt； $testy) != ($verty[$j] gt； $testy)： 这部分判断当前边框的两个顶点是否位于测试点Y坐标范围的上下。 ($verty[$j] - $verty[$i]) $vertx[$i])`**： 这部分是交点判断的核心，计算与当前边交点的X坐标，并判断交点的X坐标是否在测试点的右侧，如果满足以上两个条件（Y坐标向右穿过交点），则表示该交点与当前边存在有效的交点。 $c = !$c；： 每当找到有效的交点，就翻转$c的值，根据射击算法，最终$c的值表示该点是否在多边形内部。 MongoDB地理空间解析

虽然客户端脚本（比如PHP）可以判断点是否在多边形内部，但是在处理大量多边形数据时，需要进行高性能、大规模地理空间查询，MongoDB等数据库的地理空间查询功能通常是更好的选择。

MongoDB提供了强大的地理空间索引（2dsphere索引）和丰富的查询操作，可以高效的处理此类问题。

1.创建地理空间索引：首先需要在多边形数据的集合上创建2dsphere索引。例如，如果你有多边形数据存储在一个名为delivery_zones的集合中，多边形几何信息位于geometry字段中：db.delivery_zones.createIndex({ geometry: quot；2dspherequot； })复制后登录

2.使用$geoWithin或$geoIntersects进行搜索：MongoDB提供了$geoWithin和$geoIntersects命令来执行地理空间查询。$geoWithin：搜索包含在指定几何图形（例如，一个大的几何图形）中的所有文档。$geoIntersects：查找与指定几何图形（例如，单个点、线或多边）相交的所有文档。对于点是否在多边内的判断，$geoIntersects更直接，因为它可以检查点是否与多边相交（即点是否在多边或边界内）。

示例：使用MongoDB查询点是否在多边形内

假设您的多边形数据存储在delivery_zones集合中，则每个文档包含一个几何图形字段，其类型为Polygon。现在你想查询一点[经度]纬度]如果是仓库内之一。 ViiTor实时翻译

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116 查看详情 // 假设测试点为(经度：-73.968285，纬度： 40.785741) const testPoint = { type： quot；Pointquot；，坐标： [-73.968285， 40.785741]}；//检查该点是否与本地任意配送区相交。 db.delivery_zones.find({ Geometry: { $geoIntersects: { $geometry: testPoint } }})；登录后复制。使用2dsphere索引，MongoDB可以大大加快地理空间查询的速度，尤其是在处理大量多维、高并发查询时。避免了应用层的全面扫描和复杂计算。数据管理：将地理空间数据和查询逻辑集中在数据库层，简化应用程序代码，提高可维护性。可扩展性：MongoDB的分布式特性使其能够处理大规模地理空间数据集并支持水平扩展。 MongoDB的地理空间函数遵循GeoJSON标准，可以处理地球曲率等复杂情况。选择合适的解决方案

根据具体的应用场景和需求，选择是用PHP脚本实现还是使用MongoDB原生搜索：

PHP脚本实现：优点：简单直接，不需要额外的数据库配置，适合多边形数量少、查询频率不高的场景，或者多边形数据不存储在MongoDB中的场景。缺点：性能低，随着多边形数量的增加，计算量会大幅增加，不适合大规模、高并发的地理空间查询。

MongoDB原生查询：优点：性能优异，利用索引实现高效查询；适用于大规模地理空间数据、高并发查询以及需要复杂地理空间分析的场景。缺点：2dsphere索引需要正确配置，数据结构必须符合GeoJSON标准。

建议：

对于分布区域等MongoDB中存储的多维数据，强烈建议使用MongoDB的2dsphere索引和$geoIntersects运算符进行查询。在客户端判断一个点是否在多边形内是地理空间应用中的常见任务。本文首先通过PHP代码详细演示了基于光线投影算法的客户端实现，对于理解算法原理和处理少量场景数据非常有用。然后，我们深入讨论了 MongoDB 在处理此类查询方面的强大功能，包括 2dsphere 索引和 $geoIntersects 运算符，并强调了其在性能、可扩展性和数据管理方面的优势。

开发者应根据实际数据量、查询频率和性能需求，选择最合适的解决方案，构建高效稳健的地理空间应用程序。性能优化、应用开发，大家都在这里：PHP框架、如何实现日志记录_PHP框架、日志分类与存储、驱动配置、php调用数据库、备份函数_php、调用mysqldump、自动备份、PHP中心日期计算：使用Carbon