如何计算两个 latlng 值之间的距离?

在地图应用中，经常需要计算两个经纬度坐标之间的距离。本文将介绍如何使用不同的方法来计算这个距离。

使用Haversine公式

Haversine公式 是一种计算两个球面坐标之间距离的方法，它基于球面三角学和大圆弧距离。

下面是一个使用Haversine公式的Python例子：

import math

def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    R = 6371 #地球半径，单位为千米
    phi1 = math.radians(lat1)
    phi2 = math.radians(lat2)
    delta_phi = math.radians(lat2-lat1)
    delta_lambda = math.radians(lon2-lon1)
    a = math.sin(delta_phi/2) * math.sin(delta_phi/2) + \
        math.cos(phi1) * math.cos(phi2) * \
        math.sin(delta_lambda/2) * math.sin(delta_lambda/2)
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
    d = R * c
    return d

这个函数接受四个参数，分别是第一个位置的纬度、经度和第二个位置的纬度、经度，以度为单位。函数返回值是这两个位置之间的距离，以千米为单位。

使用Pythagoras定理

如果我们将球面坐标投射为平面坐标，就可以使用Pythagoras定理来计算两个点之间的距离。

下面是一个使用Pythagoras定理的Python例子：

def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    x = (lon2-lon1) * math.cos((lat1+lat2)/2)
    y = lat2-lat1
    d = math.sqrt(x*x + y*y) * 6371
    return d

这个函数也接受四个参数，分别是第一个位置的纬度、经度和第二个位置的纬度、经度，以度为单位。函数返回值是这两个位置之间的距离，以千米为单位。

总结

本文介绍了两种方法来计算两个经纬度坐标之间的距离。Haversine公式可以更精确地计算球面上两点之间的距离，而Pythagoras定理则是一个更简单的近似方法。

同时需要注意的是，这两个方法都是近似计算，并且都受到地球半径等因素的影响。对于某些应用，可能需要更精确的方法来计算距离。