业务描述：
有一堆散点数据，用户绘制一个圆，已知圆心和半径，统计落在该圆形范围下的散点的个数。实现后效果如下图所示：

原理：
已知圆心坐标为{x:x0,y:y0},半径为radius。目标即是统计如下图的绿色点的数量：

步骤如下：
1.先根据该圆心和半径构建该圆的外包围盒，其左下角坐标为：{x:x0-radius,y:y0+radius}，右上角坐标为：{x:x0+radius,y:y0-radius}。先循环散点，计算出落在该包围盒内的点数据。
2. 根据落在包围盒内的点数据，循环遍历，求每个散点距离圆心的距离，不大于半径的即是落在该圆心区域的散点，记录其个数即可。

代码说明：

两个工具方法：

• 
  
  //计算距离
  
  
• 
  
      calDistance =(coord1,coord2) => {
  
  
• 
  
          let dis2 = Math.pow((coord2.x - coord1.x),2)+Math.pow((coord2.y - coord1.y),2);
  
  
• 
  
          return Math.pow(dis2,0.5);
  
  
• 
  
      }
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
      //判断点是否在包围盒内
  
  
• 
  
      contains = (minx,miny,maxX,maxY,coord) => {
  
  
• 
  
          if(coord.x >= minx && coord.y >= miny && coord.y <= maxY && coord.x <= maxX) {
  
  
• 
  
              return true;
  
  
• 
  
          } else return false;
  
  
• 
  
      }
  
  
  

主方法：

• 
  
  //查询落在某个圆内的人数
  
  
• 
  
      searchPeopleByPoly = (coord,rad) => {
  
  
• 
  
          //外包围盒的最大、最小坐标
  
  
• 
  
          let maxX = coord.x + rad,minX = coord.x - rad,minY = coord.y - rad,maxY = coord.y + rad;
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
          let perhapsPeople = [];
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
          let total = 0;
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
          //先落在矩形框内的人员点
  
  
• 
  
          let _this = this;
  
  
• 
  
          this.props.peopleList.map((item)=>{
  
  
• 
  
              let pPoint = {
  
  
• 
  
                  x:item.locationX,
  
  
• 
  
                  y:item.locationY
  
  
• 
  
              }
  
  
• 
  
              //先保留落在包围盒内的点
  
  
• 
  
              if(_this.contains(minX,minY,maxX,maxY,pPoint) === true) {
  
  
• 
  
                  perhapsPeople.push(item);
  
  
• 
  
              }
  
  
• 
  
          })
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
          //计算各点到圆心的距离小于等于半径
  
  
• 
  
          perhapsPeople.map((people) => {
  
  
• 
  
              let pPoint = {
  
  
• 
  
                  x:people.locationX,
  
  
• 
  
                  y:people.locationY
  
  
• 
  
              }
  
  
• 
  
              if(_this.calDistance(pPoint,coord) <= rad) {
  
  
• 
  
                  total++;
  
  
• 
  
              }
  
  
• 
  
          })
  
  
• 
  
  
  
  
• 
  
          return total;
  
  
• 
  
      }
  
  
  

总结： 关键是第一步，第一步的目的是先排出一些不可能的点，这样在数据量大时，对计算速度有明显的提升。

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