如何执行 Google 基于地图区域的聚类或标记重叠
How to perform Google Maps regional based clustering or Marker Overlapping
这里有一个 OverlappingMarkerSpiderfier 的例子，通过使用 Overlapping Marker Spiderfier，它是基于距离的重叠标记，有什么方法可以根据区域实现相同的效果，例如一个国家的所有标记重叠并显示作为一组标记并在单击相同的标记后使其展开。
已编辑
我有搜索堆栈溢出和 google 的可能性，但没有找到任何解决方案，如果有人 idea/fiddle 关于如何使用使用 [= 的标记管理器手动进行聚类20=] 也很有帮助。
之前在 Stack Overflow 上....
我的标记聚类方法
我应对这一挑战的方法是遵循@geocodezip 的建议。我会使用他在 中提供的答案
创建区域地图。
每个区域都会知道它有哪些标记。此外，如果您想关注 principle of least carnality, you can also have each marker know to which region it belongs. To achieve that I would use MarkerLibs，或类似的内容。
一旦我们知道每个标记所属的位置，就可以直接对它们进行分组。 @geocodezip 再一次建议了一个很好的来源 https://developers.google.com/maps/articles/toomanymarkers ，但是，我建议谨慎，因为其中一些库已经过时并且已经停产（上次我几个月前检查过）。
您也可以全部 Rambo mode in this one and code it yourself. Basically, you would need a listener for the zoom level，每次缩小时，您都可以计算是否要将所有制造商分组在所述区域内。
对上述标记进行分组意味着将它们隐藏起来，并在它们的位置（您可以计算几何中心）放置一个new (custom) marker来表示一个组。
我暂时没有代码，但我希望我的详细解释对你有所帮助。
...区域标记聚类的错觉
"Reality is that which, when you stop believing it, doesn't go away."
用户查看标记聚类的最简单解决方案...是不进行标记聚类。
我们可以根据缩放级别隐藏和显示它们，而不是对标记进行聚类 - 从而有效地创建标记被聚类的错觉。
Algorithm/Example
如您所见，这种方法基于提供标记聚类的错觉。
在这个例子中，我有葡萄牙的所有地区（按颜色划分），每个地区都有一组 POI（兴趣点）。
就我个人而言，我强烈建议您参观这个我居住多年的美丽国家，您不会后悔的（尤其是食物！）
现在，每个POI都有一个名字，一个坐标，一个区域。这些都在数据集中：
const POIS = [{
district: 'LISBOA',
name: 'Torre de Belem',
coords: {
lat: 38.69383759999999,
lng: -9.2127885
}
}, {
district: 'LISBOA',
name: 'Mosteiro dos Jeronimos',
coords: {
lat: 38.69703519999999,
lng: -9.2068921
}
},
...
];
PS: Torre de Belem 和 Mosteiro 非常好！
如您所见，我遵循了前面解释的最小基数原则，并在每个POI中添加了其所属的地区（地区）。
这里发生的事情是，当我初始化地图时，我为每个 POI 创建了一个标记 - 但我没有显示它。
然后，我为每个区计算 centroid（如果你仔细想想，每个区只不过是一个多边形！），我也为每个区的中心创建另一个标记（但再次我不显示它）。
我什么时候显示标记？
当用户放大或缩小时。为了帮助我解决这个问题，我最终使用了一个名为 markermanager 的库，它根据最大和最小缩放级别显示和隐藏标记！
结果是一张地图，让您产生标记聚类的错觉！
为了给例子添加一些技巧，我还使用了dynamic pins来计算每个区域的兴趣点数量，从而进一步增加了错觉。
PS：动态引脚已弃用，但我使用了它，因为目前我不知道有更好的解决方案。
代码
代码看起来很大，但是如果你深入研究它，你会发现它很容易。
首先是index.html。此文件包含地图的 div 和 JavaScript 参考：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no">
<meta charset="utf-8">
<title>Simple Polygon</title>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="mystyle.css">
<script src="https://maps.googleapis.com/maps/api/js?key=AIzaSyA7ZtEnzC81C1TnUI1Ri44JgJJIh5KaltM"></script>
</head>
<body>
<div id="map"></div>
<script src="markermanager.js"></script>
<script src="districtData.js"></script>
<script src="poiData.js"></script>
<script src="myscript.js"></script>
</body>
</html>
现在，我们有了应用程序的核心。 myscript.js 文件。该文件使用前面提到的 markermaner.js 库，并使用两个数据文件，即 poiData.js 和 districtData.js。
这个文件处理地图的初始化，绘制区域多边形，计算每个多边形的质心，并初始化markermanager。如果我可以告诉您有一项功能非常重要，那么该功能将是 setUpMarkerManager() 完成大部分繁重工作的地方。
"use strict";
/*global google*/
/*global DISTRICTS*/
/*global POIS*/
/*global MarkerManager*/
function initMap() {
var map = new google.maps.Map(document.getElementById('map'), {
zoom: 5,
center: {
lat: 38.184,
lng: -7.117
},
mapTypeId: 'terrain'
});
setUpMarkerManager(map);
drawDistricts(map);
}
//Check https://github.com/googlemaps/v3-utility-library/blob/master/markermanager/docs/reference.html
function setUpMarkerManager(aMap) {
let mgr = new MarkerManager(aMap);
let poisPerDistrict = new Map();
let allPOISArray = [];
POIS.forEach(element => {
let poiDistrict = element.district;
if (poisPerDistrict.has(poiDistrict)) {
let poiCount = poisPerDistrict.get(poiDistrict) + 1;
poisPerDistrict.set(poiDistrict, poiCount);
}
else
poisPerDistrict.set(poiDistrict, 1);
allPOISArray.push(new google.maps.Marker({
position: new google.maps.LatLng(element.coords.lat, element.coords.lng),
title: element.name
}));
});
let inverseCenter;
let disctrictsCenter = [];
DISTRICTS.forEach(element => {
inverseCenter = getPolygonCenter(element.coords.coordinates[0]);
if (poisPerDistrict.get(element.id))
//For cool markers check https://developers.google.com/chart/image/docs/gallery/dynamic_icons#scalable_pins
disctrictsCenter.push(new google.maps.Marker({
position: new google.maps.LatLng(inverseCenter[1], inverseCenter[0]),
icon: "https://chart.googleapis.com/chart?chst=d_map_spin&chld=0.6|0|FFFFFF|12|_|" + poisPerDistrict.get(element.id),
title: element.name
}));
});
google.maps.event.addListener(mgr, 'loaded', function() {
mgr.addMarkers(allPOISArray, 9);
mgr.addMarkers(disctrictsCenter, 0, 8);
mgr.refresh();
});
}
//
function getRandomColor() {
return '#' + Math.random().toString(16).slice(2, 8);
}
function drawDistricts(aMap) {
let randomColor;
DISTRICTS.forEach(element => {
randomColor = getRandomColor();
new google.maps.Polygon({
paths: getPolygonCoordinates(element.coords),
strokeColor: randomColor,
strokeOpacity: 0.8,
strokeWeight: 2,
fillColor: randomColor,
fillOpacity: 0.35,
map: aMap
});
});
}
function getPolygonCoordinates(polygon) {
let coords = polygon.coordinates[0];
let result = [];
coords.forEach(element => {
result.push({
lng: element[0],
lat: element[1]
});
});
return result;
}
//Check
//Check https://en.wikipedia.org/wiki/Centroid
function getPolygonCenter(coords) {
var minX, maxX, minY, maxY;
for (var i = 0; i < coords.length; i++) {
minX = (coords[i][0] < minX || minX == null) ? coords[i][0] : minX;
maxX = (coords[i][0] > maxX || maxX == null) ? coords[i][0] : maxX;
minY = (coords[i][1] < minY || minY == null) ? coords[i][1] : minY;
maxY = (coords[i][1] > maxY || maxY == null) ? coords[i][1] : maxY;
}
return [(minX + maxX) / 2, (minY + maxY) / 2];
}
initMap();
接下来是图书馆本身，markermanager.js。我可以在此处 post 代码，但这已经很长了，所以我将简单地指出我使用的是 v1.1，您可以在 official place 或通过检查 [=152] 下载它=] 我之前 posted.
的项目
考虑到这一点，我也会给你我的手动制作和手动更正巨大的数据文件。是的，如果你想知道为什么我花了这么长时间，现在你有想法了。
通常我会在此处复制并粘贴这些值，但由于 Whosebug 有字符限制，我会 link 你到我的 GitHub 帐户那里。
poiData.js 是第一个，包含您应该看到的所有地方的文件！
Link: https://github.com/Fl4m3Ph03n1x/marker-cluster-polygon/blob/master/poiData.js
现在，districtData.js 包含每个地区多边形的数据。
Link: https://github.com/Fl4m3Ph03n1x/marker-cluster-polygon/blob/master/districtData.js
还有CSS个文件，不过确实没什么特别的。
您可以在我的 GitHub 帐户中查看完整的 demo/project：
https://github.com/Fl4m3Ph03n1x/marker-cluster-polygon
个人笔记
当我第一次开始这个时，我无法想象它会把我带到哪里。
我要说的一件事是，当我开始编码时，我并没有意识到我与最初的理论有多接近！事实上，作为一个彩蛋，我可以告诉你，我最初为这个答案做了一个不同的post，因为我认为它与我最初预测的算法有很大不同:P
我想这会告诉你在编写代码之前思考代码是有回报的！
总的来说，我发现这种方法的效率可以接受，而且创建它确实很有趣并且（需要做很多工作）。使用此方法的大部分工作都将处理数据，但一旦完成，剩下的工作将变得快速且简单。
我的一部分希望我可以早点完成以获得赏金，但由于我喜欢将自己视为信守诺言的人，所以我最终做到了并且 post 无论如何！
我希望你现在明白为什么我花了这么长时间，但我真的希望这对你有帮助！
这里有一个 OverlappingMarkerSpiderfier 的例子，通过使用 Overlapping Marker Spiderfier，它是基于距离的重叠标记，有什么方法可以根据区域实现相同的效果，例如一个国家的所有标记重叠并显示作为一组标记并在单击相同的标记后使其展开。
已编辑
我有搜索堆栈溢出和 google 的可能性，但没有找到任何解决方案，如果有人 idea/fiddle 关于如何使用使用 [= 的标记管理器手动进行聚类20=] 也很有帮助。
之前在 Stack Overflow 上....
我的标记聚类方法
我应对这一挑战的方法是遵循@geocodezip 的建议。我会使用他在 中提供的答案 创建区域地图。
每个区域都会知道它有哪些标记。此外，如果您想关注 principle of least carnality, you can also have each marker know to which region it belongs. To achieve that I would use MarkerLibs，或类似的内容。
一旦我们知道每个标记所属的位置，就可以直接对它们进行分组。 @geocodezip 再一次建议了一个很好的来源 https://developers.google.com/maps/articles/toomanymarkers ，但是，我建议谨慎，因为其中一些库已经过时并且已经停产（上次我几个月前检查过）。
您也可以全部 Rambo mode in this one and code it yourself. Basically, you would need a listener for the zoom level，每次缩小时，您都可以计算是否要将所有制造商分组在所述区域内。
对上述标记进行分组意味着将它们隐藏起来，并在它们的位置（您可以计算几何中心）放置一个new (custom) marker来表示一个组。
我暂时没有代码，但我希望我的详细解释对你有所帮助。
...区域标记聚类的错觉
"Reality is that which, when you stop believing it, doesn't go away."
用户查看标记聚类的最简单解决方案...是不进行标记聚类。
我们可以根据缩放级别隐藏和显示它们，而不是对标记进行聚类 - 从而有效地创建标记被聚类的错觉。
Algorithm/Example
如您所见，这种方法基于提供标记聚类的错觉。
在这个例子中，我有葡萄牙的所有地区（按颜色划分），每个地区都有一组 POI（兴趣点）。
就我个人而言，我强烈建议您参观这个我居住多年的美丽国家，您不会后悔的（尤其是食物！）
现在，每个POI都有一个名字，一个坐标，一个区域。这些都在数据集中：
const POIS = [{
district: 'LISBOA',
name: 'Torre de Belem',
coords: {
lat: 38.69383759999999,
lng: -9.2127885
}
}, {
district: 'LISBOA',
name: 'Mosteiro dos Jeronimos',
coords: {
lat: 38.69703519999999,
lng: -9.2068921
}
},
...
];
PS: Torre de Belem 和 Mosteiro 非常好！
如您所见，我遵循了前面解释的最小基数原则，并在每个POI中添加了其所属的地区（地区）。
这里发生的事情是，当我初始化地图时，我为每个 POI 创建了一个标记 - 但我没有显示它。
然后，我为每个区计算 centroid（如果你仔细想想，每个区只不过是一个多边形！），我也为每个区的中心创建另一个标记（但再次我不显示它）。
我什么时候显示标记？
当用户放大或缩小时。为了帮助我解决这个问题，我最终使用了一个名为 markermanager 的库，它根据最大和最小缩放级别显示和隐藏标记！
结果是一张地图，让您产生标记聚类的错觉！
为了给例子添加一些技巧，我还使用了dynamic pins来计算每个区域的兴趣点数量，从而进一步增加了错觉。
PS：动态引脚已弃用，但我使用了它，因为目前我不知道有更好的解决方案。
代码
代码看起来很大，但是如果你深入研究它，你会发现它很容易。
首先是index.html。此文件包含地图的 div 和 JavaScript 参考：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no">
<meta charset="utf-8">
<title>Simple Polygon</title>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="mystyle.css">
<script src="https://maps.googleapis.com/maps/api/js?key=AIzaSyA7ZtEnzC81C1TnUI1Ri44JgJJIh5KaltM"></script>
</head>
<body>
<div id="map"></div>
<script src="markermanager.js"></script>
<script src="districtData.js"></script>
<script src="poiData.js"></script>
<script src="myscript.js"></script>
</body>
</html>
现在，我们有了应用程序的核心。 myscript.js 文件。该文件使用前面提到的 markermaner.js 库，并使用两个数据文件，即 poiData.js 和 districtData.js。
这个文件处理地图的初始化，绘制区域多边形，计算每个多边形的质心，并初始化markermanager。如果我可以告诉您有一项功能非常重要，那么该功能将是 setUpMarkerManager() 完成大部分繁重工作的地方。
"use strict";
/*global google*/
/*global DISTRICTS*/
/*global POIS*/
/*global MarkerManager*/
function initMap() {
var map = new google.maps.Map(document.getElementById('map'), {
zoom: 5,
center: {
lat: 38.184,
lng: -7.117
},
mapTypeId: 'terrain'
});
setUpMarkerManager(map);
drawDistricts(map);
}
//Check https://github.com/googlemaps/v3-utility-library/blob/master/markermanager/docs/reference.html
function setUpMarkerManager(aMap) {
let mgr = new MarkerManager(aMap);
let poisPerDistrict = new Map();
let allPOISArray = [];
POIS.forEach(element => {
let poiDistrict = element.district;
if (poisPerDistrict.has(poiDistrict)) {
let poiCount = poisPerDistrict.get(poiDistrict) + 1;
poisPerDistrict.set(poiDistrict, poiCount);
}
else
poisPerDistrict.set(poiDistrict, 1);
allPOISArray.push(new google.maps.Marker({
position: new google.maps.LatLng(element.coords.lat, element.coords.lng),
title: element.name
}));
});
let inverseCenter;
let disctrictsCenter = [];
DISTRICTS.forEach(element => {
inverseCenter = getPolygonCenter(element.coords.coordinates[0]);
if (poisPerDistrict.get(element.id))
//For cool markers check https://developers.google.com/chart/image/docs/gallery/dynamic_icons#scalable_pins
disctrictsCenter.push(new google.maps.Marker({
position: new google.maps.LatLng(inverseCenter[1], inverseCenter[0]),
icon: "https://chart.googleapis.com/chart?chst=d_map_spin&chld=0.6|0|FFFFFF|12|_|" + poisPerDistrict.get(element.id),
title: element.name
}));
});
google.maps.event.addListener(mgr, 'loaded', function() {
mgr.addMarkers(allPOISArray, 9);
mgr.addMarkers(disctrictsCenter, 0, 8);
mgr.refresh();
});
}
//
function getRandomColor() {
return '#' + Math.random().toString(16).slice(2, 8);
}
function drawDistricts(aMap) {
let randomColor;
DISTRICTS.forEach(element => {
randomColor = getRandomColor();
new google.maps.Polygon({
paths: getPolygonCoordinates(element.coords),
strokeColor: randomColor,
strokeOpacity: 0.8,
strokeWeight: 2,
fillColor: randomColor,
fillOpacity: 0.35,
map: aMap
});
});
}
function getPolygonCoordinates(polygon) {
let coords = polygon.coordinates[0];
let result = [];
coords.forEach(element => {
result.push({
lng: element[0],
lat: element[1]
});
});
return result;
}
//Check
//Check https://en.wikipedia.org/wiki/Centroid
function getPolygonCenter(coords) {
var minX, maxX, minY, maxY;
for (var i = 0; i < coords.length; i++) {
minX = (coords[i][0] < minX || minX == null) ? coords[i][0] : minX;
maxX = (coords[i][0] > maxX || maxX == null) ? coords[i][0] : maxX;
minY = (coords[i][1] < minY || minY == null) ? coords[i][1] : minY;
maxY = (coords[i][1] > maxY || maxY == null) ? coords[i][1] : maxY;
}
return [(minX + maxX) / 2, (minY + maxY) / 2];
}
initMap();
接下来是图书馆本身，markermanager.js。我可以在此处 post 代码，但这已经很长了，所以我将简单地指出我使用的是 v1.1，您可以在 official place 或通过检查 [=152] 下载它=] 我之前 posted.
考虑到这一点，我也会给你我的手动制作和手动更正巨大的数据文件。是的，如果你想知道为什么我花了这么长时间，现在你有想法了。
通常我会在此处复制并粘贴这些值，但由于 Whosebug 有字符限制，我会 link 你到我的 GitHub 帐户那里。
poiData.js 是第一个，包含您应该看到的所有地方的文件！
Link: https://github.com/Fl4m3Ph03n1x/marker-cluster-polygon/blob/master/poiData.js
现在，districtData.js 包含每个地区多边形的数据。
Link: https://github.com/Fl4m3Ph03n1x/marker-cluster-polygon/blob/master/districtData.js
还有CSS个文件，不过确实没什么特别的。
您可以在我的 GitHub 帐户中查看完整的 demo/project： https://github.com/Fl4m3Ph03n1x/marker-cluster-polygon
个人笔记
当我第一次开始这个时，我无法想象它会把我带到哪里。
我要说的一件事是，当我开始编码时，我并没有意识到我与最初的理论有多接近！事实上，作为一个彩蛋，我可以告诉你，我最初为这个答案做了一个不同的post，因为我认为它与我最初预测的算法有很大不同:P
我想这会告诉你在编写代码之前思考代码是有回报的！
总的来说，我发现这种方法的效率可以接受，而且创建它确实很有趣并且（需要做很多工作）。使用此方法的大部分工作都将处理数据，但一旦完成，剩下的工作将变得快速且简单。
我的一部分希望我可以早点完成以获得赏金，但由于我喜欢将自己视为信守诺言的人，所以我最终做到了并且 post 无论如何！
我希望你现在明白为什么我花了这么长时间，但我真的希望这对你有帮助！