在看空间统计相关的文档资料的时候,看到了几个有关距离丈量方法的术语词汇,诸如:欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离…… 老外习惯于使用名字来命名算法,可是对于门外汉们,是一种困惑,今天就整理下,一起温故知新。


1. 欧式距离(Euclidean Distance)

欧式距离是我们在直角坐标系中最常用的距离量算方法,例如小时候学的“两点之间的最短距离是连接两点的直线距离。”这就是典型的欧式距离量算方法。

通常这这个距离的获取是基于我们熟悉的“勾股定理”,解算三角形斜边得到的。

看看维基百科:http://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance


2. 曼哈顿距离(Manhattan Distance)

曼哈顿距离是与欧式距离不同的一种丈量方法,两点之间的距离不再是直线距离,而是投影到坐标轴的长度之和。

![](http://kikitamap.com/images/blogImg/MeasureDistances_Manhattan.png) 

还是看图吧,图比文字更显见。

![](http://kikitamap.com/images/blogImg/MeasureDistances_Manhattan2.png) 

图中绿色的线为欧式距离的丈量长度,红色的线即为曼哈顿距离长度,蓝色和黄色的线是这两点间曼哈顿距离的等价长度。

想想我们下象棋的时候,车炮兵之类的,是不是要走曼哈顿距离?

如果不会下象棋,没关系,看下面的例子:

在美国道路会像这样是很多的规则的网格状,从A到B通常无法去沿直线行走,而是会避开建筑物,走几个街区到达。

图中蓝色的线即为曼哈顿距离的典型应用场景。

_看看维基百科:http://en.wikipedia.org/wiki/Taxicab_geometry_


3. 切比雪夫距离(Chebyshev distance)

数学上,切比雪夫距离是将2个点之间的距离定义为其各坐标数值差的最大值。

![](http://kikitamap.com/images/blogImg/MeasureDistances_Chebyshev.png) 

网上搜索,好多有关这个距离的解释,大多都是采用国际象棋中的王的走步来作为例子,王可以前后左右走,还可以斜前斜后走,一共8个方向可以认为距离均等。

也就是在下面3×3邻域内,中心网格的中心点到8个邻域网格中心点的距离相等。

![](http://kikitamap.com/images/blogImg/MeasureDistances_Chebyshev2.png) 

_看看维基百科:http://en.wikipedia.org/wiki/Chebyshev_distance_