哈弗辛公式在大多数情况下都是很好的公式，其他答案已经包含了它所以我就不占用空间了。但重要的是要注意，无论使用什么公式(是的，不仅仅是一个)。因为可能的精度范围很大，以及所需的计算时间。公式的选择需要更多的思考，而不是简单的无脑答案。

这个帖子来自nasa的一个人，是我在讨论这些选项时发现的最好的一个

http://www.cs.nyu.edu/visual/home/proj/tiger/gisfaq.html

例如，如果您只是在100英里半径内按距离对行进行排序。地平公式比哈弗辛公式快得多。

HalfPi = 1.5707963;
R = 3956; /* the radius gives you the measurement unit*/

a = HalfPi - latoriginrad;
b = HalfPi - latdestrad;
u = a * a + b * b;
v = - 2 * a * b * cos(longdestrad - longoriginrad);
c = sqrt(abs(u + v));
return R * c;

注意这里只有一个余弦和一个平方根。在哈弗辛公式中有9个。

正如指出的那样，精确的计算应该考虑到地球不是一个完美的球体。以下是这里提供的各种算法的一些比较:

geoDistance(50,5,58,3)
Haversine: 899 km
Maymenn: 833 km
Keerthana: 897 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 900 km

geoDistance(50,5,-58,-3)
Haversine: 12030 km
Maymenn: 11135 km
Keerthana: 10310 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 12044 km

geoDistance(.05,.005,.058,.003)
Haversine: 0.9169 km
Maymenn: 0.851723 km
Keerthana: 0.917964 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 0.917964 km

geoDistance(.05,80,.058,80.3)
Haversine: 33.37 km
Maymenn: 33.34 km
Keerthana: 33.40767 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 33.40770 km

在小范围内，Keerthana的算法似乎与谷歌Maps的算法一致。谷歌Maps似乎没有遵循任何简单的算法，这表明它可能是这里最准确的方法。

不管怎样，这里是Keerthana算法的Javascript实现:

function geoDistance(lat1, lng1, lat2, lng2){
    const a = 6378.137; // equitorial radius in km
    const b = 6356.752; // polar radius in km

    var sq = x => (x*x);
    var sqr = x => Math.sqrt(x);
    var cos = x => Math.cos(x);
    var sin = x => Math.sin(x);
    var radius = lat => sqr((sq(a*a*cos(lat))+sq(b*b*sin(lat)))/(sq(a*cos(lat))+sq(b*sin(lat))));

    lat1 = lat1 * Math.PI / 180;
    lng1 = lng1 * Math.PI / 180;
    lat2 = lat2 * Math.PI / 180;
    lng2 = lng2 * Math.PI / 180;

    var R1 = radius(lat1);
    var x1 = R1*cos(lat1)*cos(lng1);
    var y1 = R1*cos(lat1)*sin(lng1);
    var z1 = R1*sin(lat1);

    var R2 = radius(lat2);
    var x2 = R2*cos(lat2)*cos(lng2);
    var y2 = R2*cos(lat2)*sin(lng2);
    var z2 = R2*sin(lat2);

    return sqr(sq(x1-x2)+sq(y1-y2)+sq(z1-z2));
}

非常感谢这一切。我在Objective-C iPhone应用程序中使用了以下代码:

const double PIx = 3.141592653589793;
const double RADIO = 6371; // Mean radius of Earth in Km

double convertToRadians(double val) {

   return val * PIx / 180;
}

-(double)kilometresBetweenPlace1:(CLLocationCoordinate2D) place1 andPlace2:(CLLocationCoordinate2D) place2 {

        double dlon = convertToRadians(place2.longitude - place1.longitude);
        double dlat = convertToRadians(place2.latitude - place1.latitude);

        double a = ( pow(sin(dlat / 2), 2) + cos(convertToRadians(place1.latitude))) * cos(convertToRadians(place2.latitude)) * pow(sin(dlon / 2), 2);
        double angle = 2 * asin(sqrt(a));

        return angle * RADIO;
}

纬度和经度是十进制的。我没有在asin()调用中使用min()，因为我使用的距离非常小，以至于它们不需要min()。

它给出了错误的答案，直到我传入弧度的值-现在它几乎与从苹果地图应用程序中获得的值相同:-)

额外的更新:

如果你使用的是iOS4或更高版本，那么苹果会提供一些方法来实现相同的功能:

-(double)kilometresBetweenPlace1:(CLLocationCoordinate2D) place1 andPlace2:(CLLocationCoordinate2D) place2 {

    MKMapPoint  start, finish;


    start = MKMapPointForCoordinate(place1);
    finish = MKMapPointForCoordinate(place2);

    return MKMetersBetweenMapPoints(start, finish) / 1000;
}

下面是SQL实现，以km为单位计算距离，

SELECT UserId, ( 3959 * acos( cos( radians( your latitude here ) ) * cos( radians(latitude) ) * 
cos( radians(longitude) - radians( your longitude here ) ) + sin( radians( your latitude here ) ) * 
sin( radians(latitude) ) ) ) AS distance FROM user HAVING
distance < 5  ORDER BY distance LIMIT 0 , 5;

要获得通过编程语言实现的更多细节，您可以浏览这里给出的php脚本

计算距离——尤其是大距离——的主要挑战之一是解释地球的曲率。如果地球是平的，计算两点之间的距离就会像计算直线一样简单!哈弗辛公式包括一个常数(下面是R变量)，它表示地球的半径。根据你是用英里还是公里来测量，它分别等于3956英里或6367公里。 基本公式是:

Dlon = lon2 - lon1 dat = lat2 - lat1 = (sin (dlat / 2)) ^ 2 + cos (lat1) * cos (lat2) * (sin (dlon / 2)) ^ 2 C = 2 * atan2(√(a)，√(1-a)) distance = R * c(其中R为地球半径) R = 6367公里OR 3956英里

     lat1, lon1: The Latitude and Longitude of point 1 (in decimal degrees)
     lat2, lon2: The Latitude and Longitude of point 2 (in decimal degrees)
     unit: The unit of measurement in which to calculate the results where:
     'M' is statute miles (default)
     'K' is kilometers
     'N' is nautical miles

样本

function distance(lat1, lon1, lat2, lon2, unit) {
    try {
        var radlat1 = Math.PI * lat1 / 180
        var radlat2 = Math.PI * lat2 / 180
        var theta = lon1 - lon2
        var radtheta = Math.PI * theta / 180
        var dist = Math.sin(radlat1) * Math.sin(radlat2) + Math.cos(radlat1) * Math.cos(radlat2) * Math.cos(radtheta);
        dist = Math.acos(dist)
        dist = dist * 180 / Math.PI
        dist = dist * 60 * 1.1515
        if (unit == "K") {
            dist = dist * 1.609344
        }
        if (unit == "N") {
            dist = dist * 0.8684
        }
        return dist
    } catch (err) {
        console.log(err);
    }
}

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。