如何实现复杂的导航功能

本⽂要求读者具备如下知识和技术背景：1 熟悉Java开发，知道如何正确的编译运⾏Java代码；2 知道GIS的基本概念，知道地图导航的基本概念；3 对GeoTools有⼀定的认识。

⼀开始先来明确我们的任务：在基本的路径查询基础上1 实现单⾏道限制2 实现左右拐弯限制3 实现动态路况限制4 选择最短距离和最短时间

图和图的搜索

要想了解路径查询的算法，⾸先得了解⼀下它的数学模型“图”。简⽽⾔之，图就是⼀系列的点和点之间的连接关系。【】

所谓路径查询，可以简化成对⼀个图的搜索。例如：从点6到点1的最短路径是，6-4-5-1，或者6-4-3-2-1，⼜或者6-4-5-2-3-4-5-1。如你所见，从6到1之间可以有许多条路径，其中第⼀条和第⼆条我们认为是合理的，第三条是不合理的，因为它有重复路段。所以查询节点间路径的算法就显得⾄关重要了。经典的查询算法有：和它的改进版本。这两个算法的实现各种语⾔都有，也很成熟了，我们不需要⾃⼰去写，但是最为⼀种训练，有兴趣的读者可以⾃⼰试着实现。

我在这⾥只介绍⼀下基本概念。从前⾯的例⼦我们看到两点间可以有多条路径，但是实际上我们⼀般只关⼼⼀条路径，就拿开车来说，我们关⼼驾驶时间最少的路。⼀般情况下，实际距离短驾驶时间就少，所以我们先从实际距离⼊⼿。作为搜索算法如何确定距离最短呢。6-4-5-1⼀定⽐6-4-3-2-1距离短吗。显然我们不能仅仅根据节点的个数来判断距离。事实是我们除了拥有点和点之间的连接外，还需要连接的属性，这⾥就是距离。⽤上⾯的例⼦我们来指定距离：6-4距离104-5距离75-1距离64-3距离23-2距离42-1距离1

6-4-5-1距离10+7+6=236-4-3-2-1距离10+2+4+1=17

显然第⼆条路虽然节点多但是距离短。这⾥需要引⼈⼀个概念“开销”，在这个例⼦中⽬前我们使⽤路径距离来代表开销。我们总是选择开销⼩的路径。现实中影响驾驶时间的因素除了距离还有道路拥堵情况，所以我们增加属性，叫拥堵系数，假设距离乘上系数才是我们需要的开销：

6-4距离10 拥堵14-5距离7 拥堵2

5-1距离6 拥堵14-3距离2 拥堵133-2距离4 拥堵112-1距离1 拥堵11

6-4-5-1距离10*1+7*2+6*1=30

6-4-3-2-1距离10*1+2*13+4*11+1*11=91

可以看到，虽然第⼆条路的实际距离短，但是由于拥堵情况严重，它的开销远⼤于第⼀条路。在这种情况下我们应该选择实际距离长的第⼀条路。我们可以不断对上⾯的计算进⾏完善，增加更多的属性来应对更复杂的实际情况。

分析任务

有了上⾯的知识我们来看看我们的任务：1 实现单⾏道限制

我们可以给连接增加属性叫“⾏驶⽅向限制”，有三个值，分别是：“正向通⾏”，“反向通⾏”，“双向通⾏”。然后在计算开销的时候，判断当前⽅向是否与连接节点的⽅向⼀致，然后根据“⾏驶⽅向限制”的值来决定是否允许通⾏，如果不允许则返回⼀个极⼤值代表开销。2 实现左右拐弯限制

在实现单⾏线的基础上就可以实现拐弯限制，但是需要在数据制作上做⽂章：

我们不能⽤⼀条线来代表⼀个路段，⽽应该⽤并⾏且⽅向相反的两条线，这样拐弯的地⽅也⾃然变成了单⾏线的⼀部分了。3 实现动态路况限制

这个在上⼀节介绍图的时候已经说明了不在赘述。4 选择最短距离和最短时间

这个在上⼀节介绍图的时候已经说明了不在赘述。

代码实现

路⽹改程序要求：

1 路⽹数据是Shapfile格式保存的线段数据2 属性必须提供两个： id 整数

type 整数 只有三个值 1：正向通⾏；-1：反向通⾏；0：双向通⾏

程序采⽤Java编写，利⽤GeoTools 11软件包中的graph扩展实现图的搜索。程序启动后需要先选择路⽹数据，然后可见主界⾯，在主界⾯地图上点击设置起⽌位置。不同⽅向会选择不同道路,如图：