H3 to Adcode

将经纬度坐标转换为中国行政区划代码 (adcode) 的高性能解决方案。

基于 Uber H3 空间索引，提供 Go 和 Java 参考实现。

性能

测试环境：Apple M2，14M H3 索引，真实数据

查询性能

语言	实现	查询速度	吞吐量
Go	Swiss Map	56 ns/op	17.7M ops/sec
Go	二分查找	258 ns/op	3.9M ops/sec
Java	Fastutil Map	260 ns/op	3.9M ops/sec
Java	二分查找	318 ns/op	3.1M ops/sec

资源占用

语言	实现	内存	加载时间
Java	二分查找	161 MB	381 ms
Go	二分查找	209 MB	644 ms
Java	Fastutil Map	388 MB	3.1 s
Go	Swiss Map	411 MB	2.7 s

选型建议

场景	推荐
极致查询性能	Go + Swiss Map (56 ns)
内存敏感	Java + 二分查找 (161 MB)
冷启动敏感	Java + 二分查找 (381 ms)
平衡方案	Go + 二分查找

使用方式

直接复制代码到你的项目中，根据需要修改。

Go

复制 examples/go/h3adcode/ 到你的项目：

// 内存优先 (209 MB, O(log n))
resolver, _ := h3adcode.New("data/h3_to_adcode_res8.bin")

// 速度优先 (411 MB, O(1))
resolver, _ := h3adcode.NewFast("data/h3_to_adcode_res8.bin")

// 查询
adcode := resolver.Lookup(39.9042, 116.4074)  // 北京 -> 110101

Java

复制 examples/java/src/ 到你的项目，添加依赖：

<!-- 仅 FastResolver 需要 -->
<dependency>
    <groupId>it.unimi.dsi</groupId>
    <artifactId>fastutil</artifactId>
    <version>8.5.12</version>
</dependency>

// 内存优先 (161 MB, O(log n))
Resolver resolver = Resolver.fromBinary(Paths.get("data/h3_to_adcode_res8.bin"));

// 速度优先 (388 MB, O(1))
FastResolver resolver = FastResolver.fromBinary(Paths.get("data/h3_to_adcode_res8.bin"));

// 查询
int adcode = resolver.lookup(39.9042, 116.4074);  // 北京 -> 110101

数据文件

二进制数据文件位于 data/ 目录：

文件	分辨率	精度	大小
h3_to_adcode_res8.bin	8	~0.7 km²	160 MB

项目结构

├── data/                     # 二进制数据文件
│   └── h3_to_adcode_res8.bin
├── examples/
│   ├── go/h3adcode/          # Go 参考实现
│   └── java/                 # Java 参考实现
├── generator/                # 数据生成工具 (gitignore)
├── Makefile                  # make bench 运行性能测试
└── README.md

运行性能测试

make bench       # Go + Java
make bench-go    # 仅 Go
make bench-java  # 仅 Java

许可证

MIT