令人惊讶的是之前没有人提出这个问题，但是对于需要数据库的实用主义者来说:MongoDB对Geo查询提供了出色的支持，包括这个查询。

你需要的是:

db.neighborhoods。findOne({geometry: {$geoIntersects: {$geometry: { type: "Point"，坐标:["经度"，"纬度"]}}} })

communities是存储一个或多个标准GeoJson格式多边形的集合。如果查询返回null，则表示不相交，否则为。

这里有详细的记录: https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/geospatial-tutorial/

在330个不规则多边形网格中，超过6000个点分类的性能不到一分钟，没有任何优化，包括用各自的多边形更新文档的时间。

答案取决于你用的是简单多边形还是复杂多边形。简单多边形不能有任何线段交点。所以它们可以有洞，但线不能交叉。复杂区域可以有直线交点，所以它们可以有重叠的区域，或者只有一点相交的区域。

对于简单多边形，最好的算法是光线投射(交叉数)算法。对于复杂多边形，该算法不检测重叠区域内的点。所以对于复杂多边形你必须使用圈数算法。

下面是一篇用C实现这两种算法的优秀文章。我试过了，效果不错。

http://geomalgorithms.com/a03-_inclusion.html

下面是nirg给出的答案的c#版本，它来自RPI教授。请注意，使用来自RPI源代码的代码需要归属。

在顶部添加了一个边界框复选。然而，正如James Brown所指出的，主代码几乎和边界框检查本身一样快，所以边界框检查实际上会减慢整体操作，因为您正在检查的大多数点都在边界框内。所以你可以让边界框签出，或者另一种选择是预先计算多边形的边界框，如果它们不经常改变形状的话。

public bool IsPointInPolygon( Point p, Point[] polygon )
{
    double minX = polygon[ 0 ].X;
    double maxX = polygon[ 0 ].X;
    double minY = polygon[ 0 ].Y;
    double maxY = polygon[ 0 ].Y;
    for ( int i = 1 ; i < polygon.Length ; i++ )
    {
        Point q = polygon[ i ];
        minX = Math.Min( q.X, minX );
        maxX = Math.Max( q.X, maxX );
        minY = Math.Min( q.Y, minY );
        maxY = Math.Max( q.Y, maxY );
    }

    if ( p.X < minX || p.X > maxX || p.Y < minY || p.Y > maxY )
    {
        return false;
    }

    // https://wrf.ecse.rpi.edu/Research/Short_Notes/pnpoly.html
    bool inside = false;
    for ( int i = 0, j = polygon.Length - 1 ; i < polygon.Length ; j = i++ )
    {
        if ( ( polygon[ i ].Y > p.Y ) != ( polygon[ j ].Y > p.Y ) &&
             p.X < ( polygon[ j ].X - polygon[ i ].X ) * ( p.Y - polygon[ i ].Y ) / ( polygon[ j ].Y - polygon[ i ].Y ) + polygon[ i ].X )
        {
            inside = !inside;
        }
    }

    return inside;
}

计算点p与每个多边形顶点之间的有向角和。如果总倾斜角是360度，那么这个点在里面。如果总数为0，则点在外面。

我更喜欢这种方法，因为它更健壮，对数值精度的依赖更小。

计算交集数量的均匀性的方法是有限的，因为你可以在计算交集数量的过程中“击中”一个顶点。

编辑:顺便说一下，这种方法适用于凹凸多边形。

编辑:我最近在维基百科上找到了一篇关于这个话题的完整文章。

下面是golang版本的@nirg答案(灵感来自于@@m-katz的c#代码)

func isPointInPolygon(polygon []point, testp point) bool {
    minX := polygon[0].X
    maxX := polygon[0].X
    minY := polygon[0].Y
    maxY := polygon[0].Y

    for _, p := range polygon {
        minX = min(p.X, minX)
        maxX = max(p.X, maxX)
        minY = min(p.Y, minY)
        maxY = max(p.Y, maxY)
    }

    if testp.X < minX || testp.X > maxX || testp.Y < minY || testp.Y > maxY {
        return false
    }

    inside := false
    j := len(polygon) - 1
    for i := 0; i < len(polygon); i++ {
        if (polygon[i].Y > testp.Y) != (polygon[j].Y > testp.Y) && testp.X < (polygon[j].X-polygon[i].X)*(testp.Y-polygon[i].Y)/(polygon[j].Y-polygon[i].Y)+polygon[i].X {
            inside = !inside
        }
        j = i
    }

    return inside
}

这似乎在R中工作(为丑陋道歉，希望看到更好的版本!)。

pnpoly <- function(nvert,vertx,verty,testx,testy){
          c <- FALSE
          j <- nvert 
          for (i in 1:nvert){
              if( ((verty[i]>testy) != (verty[j]>testy)) && 
   (testx < (vertx[j]-vertx[i])*(testy-verty[i])/(verty[j]-verty[i])+vertx[i]))
            {c <- !c}
             j <- i}
   return(c)}