import type { GeoPoint, MapViewport } from '@/domain/poi' import { isTrustworthyCoordinate } from '@/domain/poi' /** * 约 1e-4 度 ≈ 11 米。原生地图把中心点量化到像素,回传的中心点和我们写进去的 * 值总会差一点点;这个阈值用来吸收那点量化噪声,同时远小于任何一次真实拖动。 */ const COORDINATE_EPSILON = 1e-4 const SCALE_EPSILON = 0.01 /** * 判断地图回传的视口是否真的变了,值得写回 store。 * * 地图的 longitude/latitude/scale 是绑定到 store 的,而 `regionchange` 又会把 * 地图当前中心点回写 store —— 这是一个闭环。选中标点后我们把视口设到 POI 坐标, * 地图动画结束回传一个「差一点点」的中心点,无条件写回就会再次改动绑定值、 * 触发地图移动、再回传……表现出来就是地图在左右或上下反复抽动。 * * 回写本身是需要的(用户拖完地图,store 要记住新位置,返回页面时才能恢复), * 所以这里不是禁止回写,而是把小于阈值的变化当作噪声丢掉,让闭环收敛。 */ export function isSignificantViewportChange(current: MapViewport, next: MapViewport): boolean { return Math.abs(next.longitude - current.longitude) >= COORDINATE_EPSILON || Math.abs(next.latitude - current.latitude) >= COORDINATE_EPSILON || Math.abs(next.scale - current.scale) >= SCALE_EPSILON } /** 微信 `` 的 scale 取值范围是 3~20。 */ const MIN_MAP_SCALE = 3 const MAX_MAP_SCALE = 20 /** Web 墨卡托瓦片边长:z 级时全球 360° 宽 256 × 2^z 像素。 */ const TILE_SIZE = 256 /** 聚类外接矩形与视野边缘之间的余量,避免最外侧点位贴边或被顶部筛选栏压住。 */ const FIT_PADDING_RATIO = 1.25 /** 只有一个点位(或所有点位重合)时没有跨度可依据,直接给街区级视野。 */ const SINGLE_POINT_SCALE = 15 /** 拿不到屏幕尺寸时按最窄的在售机型(iPhone SE)估算,宁可保守一点。 */ const FALLBACK_VIEWPORT_SIZE = { width: 375, height: 560 } /** * 地图之外还有导航栏、顶部筛选栏和底部 tabBar,扣掉它们才是 `` 的实际高度。 * 地图是 `flex: 1`,拿不到精确值也不影响 —— FIT_PADDING_RATIO 已经留了余量。 */ const MAP_CHROME_HEIGHT_PX = 180 export interface ClusterViewportOptions { /** 地图可视区域宽度(px)。默认读设备屏幕宽度。 */ width?: number /** 地图可视区域高度(px)。默认读设备屏幕高度并扣掉导航栏与 tabBar。 */ height?: number } /** * 读设备可视区域尺寸。测试环境里没有 `uni`,回落到 iPhone SE 的估算值。 * 同 marker.ts 的 rpxToPx,这里也用 typeof 守卫而不是假设宿主一定存在。 */ function readViewportSize(): { width: number, height: number } { if (typeof uni === 'undefined' || typeof uni.getWindowInfo !== 'function') return FALLBACK_VIEWPORT_SIZE try { const info = uni.getWindowInfo() const width = Number(info?.windowWidth) const height = Number(info?.windowHeight) if (!Number.isFinite(width) || !Number.isFinite(height) || width <= 0 || height <= 0) return FALLBACK_VIEWPORT_SIZE return { width, height: Math.max(height - MAP_CHROME_HEIGHT_PX, height / 2) } } catch { return FALLBACK_VIEWPORT_SIZE } } /** * 把所有点位当成一个聚类,算出「一眼看全」的初始视野。 * * 中心点取算术中心(centroid)而不是外接矩形中心:前者跟着点位密度走,点多的那片 * 会更靠画面中间;后者只由最外侧四个点决定,个别远点就能把中心拽偏。当前数据集里 * 两者只差 0.36 km,但数据集是会增删的,跟着密度走更稳。 * * scale 由聚类跨度反推而不是写死:点位范围一变,写死的值要么留一圈空白、 * 要么把最外侧的点切在屏幕外。 */ export function computeClusterViewport( points: readonly GeoPoint[], options: ClusterViewportOptions = {}, ): MapViewport | null { const usable = points.filter(point => isTrustworthyCoordinate(point.longitude, point.latitude)) if (usable.length === 0) return null let longitudeSum = 0 let latitudeSum = 0 let minLongitude = Number.POSITIVE_INFINITY let maxLongitude = Number.NEGATIVE_INFINITY let minLatitude = Number.POSITIVE_INFINITY let maxLatitude = Number.NEGATIVE_INFINITY for (const { longitude, latitude } of usable) { longitudeSum += longitude latitudeSum += latitude minLongitude = Math.min(minLongitude, longitude) maxLongitude = Math.max(maxLongitude, longitude) minLatitude = Math.min(minLatitude, latitude) maxLatitude = Math.max(maxLatitude, latitude) } const longitude = longitudeSum / usable.length const latitude = latitudeSum / usable.length return { longitude, latitude, scale: fitScale(maxLongitude - minLongitude, maxLatitude - minLatitude, latitude, options), } } function fitScale( spanLongitude: number, spanLatitude: number, centerLatitude: number, options: ClusterViewportOptions, ): number { const measured = readViewportSize() const width = options.width ?? measured.width const height = options.height ?? measured.height if (spanLongitude <= 0 && spanLatitude <= 0) return SINGLE_POINT_SCALE const candidates: number[] = [] if (spanLongitude > 0) candidates.push(Math.log2(width * 360 / (TILE_SIZE * spanLongitude * FIT_PADDING_RATIO))) if (spanLatitude > 0) { // 墨卡托投影下,同样度数的纬度跨度比经度跨度占更多像素,按中心纬度折算回等效经度。 const projected = spanLatitude / Math.cos(centerLatitude * Math.PI / 180) candidates.push(Math.log2(height * 360 / (TILE_SIZE * projected * FIT_PADDING_RATIO))) } // 取两个方向里更小的,保证短边也装得下;向下取到半级,微信 scale 是连续值, // 但半级以下的差别肉眼分辨不出来,取整能让不同机型落在同一档、便于断言。 const fitted = Math.floor(Math.min(...candidates) * 2) / 2 return Math.min(MAX_MAP_SCALE, Math.max(MIN_MAP_SCALE, fitted)) }