下面是一个Scala实现:

  def calculateHaversineDistance(lat1: Double, lon1: Double, lat2: Double, lon2: Double): Double = {
    val long2 = lon2 * math.Pi / 180
    val lat2 = lat2 * math.Pi / 180
    val long1 = lon1 * math.Pi / 180
    val lat1 = lat1 * math.Pi / 180

    val dlon = long2 - long1
    val dlat = lat2 - lat1
    val a = math.pow(math.sin(dlat / 2), 2) + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.pow(math.sin(dlon / 2), 2)
    val c = 2 * math.atan2(Math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    val haversineDistance = 3961 * c // 3961 = radius of earth in miles
    haversineDistance
  }

这是一个简单的PHP函数，它将给出一个非常合理的近似值(误差小于+/-1%)。

<?php
function distance($lat1, $lon1, $lat2, $lon2) {

    $pi80 = M_PI / 180;
    $lat1 *= $pi80;
    $lon1 *= $pi80;
    $lat2 *= $pi80;
    $lon2 *= $pi80;

    $r = 6372.797; // mean radius of Earth in km
    $dlat = $lat2 - $lat1;
    $dlon = $lon2 - $lon1;
    $a = sin($dlat / 2) * sin($dlat / 2) + cos($lat1) * cos($lat2) * sin($dlon / 2) * sin($dlon / 2);
    $c = 2 * atan2(sqrt($a), sqrt(1 - $a));
    $km = $r * $c;

    //echo '<br/>'.$km;
    return $km;
}
?>

如前所述;地球不是一个球体。它就像马克·麦奎尔决定用来练习的一个很旧很旧的棒球——到处都是凹痕和凸起。简单的计算(像这样)把它当作一个球体。

不同的方法或多或少的精确取决于你在这个不规则的卵形上的位置以及你的点之间的距离(它们越近，绝对误差范围就越小)。你的期望越精确，计算就越复杂。

更多信息:维基百科地理距离

可能有一个更简单、更正确的解决方案:地球的周长在赤道上是40000公里，在格林威治(或任何经度)周期上约为37000公里。因此:

pythagoras = function (lat1, lon1, lat2, lon2) {
   function sqr(x) {return x * x;}
   function cosDeg(x) {return Math.cos(x * Math.PI / 180.0);}

   var earthCyclePerimeter = 40000000.0 * cosDeg((lat1 + lat2) / 2.0);
   var dx = (lon1 - lon2) * earthCyclePerimeter / 360.0;
   var dy = 37000000.0 * (lat1 - lat2) / 360.0;

   return Math.sqrt(sqr(dx) + sqr(dy));
};

我同意它应该被微调，我自己说过它是一个椭球，所以半径乘以余弦值是不同的。但它更准确一点。与谷歌map相比，误差明显减小。

这是我的java实现计算距离经过一些搜索。我用的是世界平均半径(来自维基百科)，单位是千米。İf你想要的结果英里，然后使用世界半径英里。

public static double distanceLatLong2(double lat1, double lng1, double lat2, double lng2) 
{
  double earthRadius = 6371.0d; // KM: use mile here if you want mile result

  double dLat = toRadian(lat2 - lat1);
  double dLng = toRadian(lng2 - lng1);

  double a = Math.pow(Math.sin(dLat/2), 2)  + 
          Math.cos(toRadian(lat1)) * Math.cos(toRadian(lat2)) * 
          Math.pow(Math.sin(dLng/2), 2);

  double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a));

  return earthRadius * c; // returns result kilometers
}

public static double toRadian(double degrees) 
{
  return (degrees * Math.PI) / 180.0d;
}

仅限飞镖：

import 'dart:math' show cos, sqrt, asin;

double calculateDistance(LatLng l1, LatLng l2) {
  const p = 0.017453292519943295;
  final a = 0.5 -
      cos((l2.latitude - l1.latitude) * p) / 2 +
      cos(l1.latitude * p) *
          cos(l2.latitude * p) *
          (1 - cos((l2.longitude - l1.longitude) * p)) /
          2;
  return 12742 * asin(sqrt(a));
}

在我的项目中，我需要计算很多点之间的距离，所以我继续尝试优化我在这里找到的代码。平均而言，在不同的浏览器中，我的新实现的运行速度比获得最多好评的答案快2倍。

function distance(lat1, lon1, lat2, lon2) {
  var p = 0.017453292519943295;    // Math.PI / 180
  var c = Math.cos;
  var a = 0.5 - c((lat2 - lat1) * p)/2 + 
          c(lat1 * p) * c(lat2 * p) * 
          (1 - c((lon2 - lon1) * p))/2;

  return 12742 * Math.asin(Math.sqrt(a)); // 2 * R; R = 6371 km
}

您可以在这里使用我的jsPerf并查看结果。

最近我需要在python中做同样的事情，所以这里是一个python实现:

from math import cos, asin, sqrt, pi

def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    p = pi/180
    a = 0.5 - cos((lat2-lat1)*p)/2 + cos(lat1*p) * cos(lat2*p) * (1-cos((lon2-lon1)*p))/2
    return 12742 * asin(sqrt(a)) #2*R*asin...

为了完整起见:维基百科上的Haversine。