地圖上的定位點，店鋪在地圖上的定位點

X Y值有了，很好辦。如圖，文件-添加數(shù)據(jù)-添加XY數(shù)據(jù)。

比較流行A*算法，至于百度是否開發(fā)出了新的算法不得而知，畢竟沒有完全相同的程序。給你看一篇文獻：地圖中最短路徑的搜索算法研究學(xué)生:李小坤 導(dǎo)師：董巒摘要：目前為止, 國內(nèi)外大量專家學(xué)者對“最短路徑問題”進行了深入的研究。本文通過理論分析, 結(jié)合實際應(yīng)用，從各個方面較系統(tǒng)的比較廣度優(yōu)先搜索算法(BFS)、深度優(yōu)先搜索算法(DFS)、A* 算法的優(yōu)缺點。關(guān)鍵詞:最短路徑算法；廣度優(yōu)先算法；深度優(yōu)先算法；A*算法；The shortest path of map's search algorithmAbstract:So far, a large number of domestic and foreign experts and scholars on the" shortest path problem" in-depth study. In this paper, through theoretical analysis and practical application, comprise with the breadth-first search algorithm ( BFS ), depth-first search algorithm ( DFS ) and the A * algorithms from any aspects of systematic.Key words: shortest path algorithm; breadth-first algorithm; algorithm; A * algorithm;前言：最短路徑問題是地理信息系統(tǒng)（GIS）網(wǎng)絡(luò)分析的重要內(nèi)容之一，而且在圖論中也有著重要的意義。實際生活中許多問題都與“最短路徑問題”有關(guān), 比如: 網(wǎng)絡(luò)路由選擇, 集成電路設(shè)計、布線問題、電子導(dǎo)航、交通旅游等。本文應(yīng)用深度優(yōu)先算法，廣度優(yōu)先算法和A*算法，對一具體問題進行討論和分析，比較三種算的的優(yōu)缺點。 在地圖中最短路徑的搜索算法研究中，每種算法的優(yōu)劣的比較原則主要遵循以下三點:[1](1)算法的完全性：提出一個問題，該問題存在答案，該算法能夠保證找到相應(yīng)的答案。算法的完全性強是算法性能優(yōu)秀的指標之一。(2)算法的時間復(fù)雜性: 提出一個問題，該算法需要多長時間可以找到相應(yīng)的答案。算法速度的快慢是算法優(yōu)劣的重要體現(xiàn)。(3)算法的空間復(fù)雜性:算法在執(zhí)行搜索問題答案的同時，需要多少存儲空間。算法占用資源越少，算法的性能越好。地圖中最短路徑的搜索算法:
1、廣度優(yōu)先算法廣度優(yōu)先算法(Breadth-First-Search)，又稱作寬度優(yōu)先搜索，或橫向優(yōu)先搜索，是最簡便的圖的搜索算法之一，這一算法也是很多重要的圖的算法的原型,Dijkstra單源最短路徑算法和Prim最小生成樹算法都采用了和寬度優(yōu)先搜索類似的思想。廣度優(yōu)先算法其別名又叫BFS，屬于一種盲目搜尋法，目的是系統(tǒng)地展開并檢查圖中的所有節(jié)點，以找尋結(jié)果。換句話說，它并不考慮結(jié)果的可能位址，徹底地搜索整張圖，直到找到結(jié)果為止。BFS并不使用經(jīng)驗法則算法。廣度優(yōu)先搜索算法偽代碼如下：[2-3]BFS(v)//廣度優(yōu)先搜索G，從頂點v開始執(zhí)行//所有已搜索的頂點i都標記為Visited(i)=
1.//Visited的初始分量值全為0Visited(v)=1;Q=[];//將Q初始化為只含有一個元素v的隊列while Q not null dou=DelHead(Q); for 鄰接于u的所有頂點w do if Visited(w)=0 thenAddQ(w,Q); //將w放于隊列Q之尾Visited(w)=1;endifendforendwhileend BFS這里調(diào)用了兩個函數(shù)：AddQ(w,Q)是將w放于隊列Q之尾；DelHead(Q)是從隊列Q取第一個頂點，并將其從Q中刪除。重復(fù)DelHead(Q)過程，直到隊列Q空為止。完全性：廣度優(yōu)先搜索算法具有完全性。這意指無論圖形的種類如何，只要目標存在，則BFS一定會找到。然而，若目標不存在，且圖為無限大，則BFS將不收斂（不會結(jié)束）。時間復(fù)雜度：最差情形下，BFS必須尋找所有到可能節(jié)點的所有路徑，因此其時間復(fù)雜度為,其中|V|是節(jié)點的數(shù)目，而 |E| 是圖中邊的數(shù)目?？臻g復(fù)雜度：因為所有節(jié)點都必須被儲存，因此BFS的空間復(fù)雜度為，其中|V|是節(jié)點的數(shù)目，而|E|是圖中邊的數(shù)目。另一種說法稱BFS的空間復(fù)雜度為O(B),其中B是最大分支系數(shù)，而M是樹的最長路徑長度。由于對空間的大量需求，因此BFS并不適合解非常大的問題。[4-5]
2、深度優(yōu)先算法深度優(yōu)先搜索算法（Depth First Search）英文縮寫為DFS，屬于一種回溯算法，正如算法名稱那樣，深度優(yōu)先搜索所遵循的搜索策略是盡可能“深”地搜索圖。[6]其過程簡要來說是沿著頂點的鄰點一直搜索下去，直到當前被搜索的頂點不再有未被訪問的鄰點為止，此時，從當前輩搜索的頂點原路返回到在它之前被搜索的訪問的頂點，并以此頂點作為當前被搜索頂點。繼續(xù)這樣的過程，直至不能執(zhí)行為止。

不是，僅僅表示“這個地方是**”，沒有政府所在地這一層意思。 從中心測量 呵呵，就是某某的意思，比如說那個點在河北就表示“這個地方是河北”

地圖上有很多點，不知道您說的是哪種。 一般省會城市是兩個圈表示（首都是五角星），縣級市是中心有一點的圈，地級市是一個圈，鄉(xiāng)鎮(zhèn)是一個點。 另外沙漠區(qū)域使用點表示范圍的，海洋中的小點表示小島或者群島。

地圖上的比例是表示地圖上的距離和實際距離的比例關(guān)系，是測算距離用的。比如，1：5000000，這代表的是：在地圖上的一個距離單位乘以5000000，其結(jié)果就是實際距離。例如在地圖上測得的兩點間距離是1厘米，那么這兩點實際距離 就是50千米，即50公里。

map>/map> show-location這條屬性不要加上，，就行了，如果加上了設(shè)置成true或false都表示顯示

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