2.1 区间[-90,90]进行二分为[-90,0),[0,90]，称为左右区间，可以确定39.928167属于右区间[0,90]，给标记为1；
2.2 接着将区间[0,90]进行二分为 [0,45),[45,90]，可以确定39.928167属于左区间 [0,45)，给标记为0；
2.3 递归上述过程39.928167总是属于某个区间[a,b]。随着每次迭代区间[a,b]总在缩小，并越来越逼近39.928167；
2.4 这样随着算法的进行会产生一个序列1011100011的纬度二进制编码；
- 同理，计算出地球经度二进制，区间是[-180,180]，可以对经度116.389550进行编码。算出结果1101001011；
- 组码：通过上述计算，纬度产生的编码为10111 00011，经度产生的编码为11010 01011。偶数位放经度，奇数位放纬度，把2串编码组合生成新串：11100 11101 00100 01111。
- 使用用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）这32个字母进行base32编码，首先将11100 11101 00100 01111转成十进制，对应着28、29、4、15，十进制对应的编码就是wx4g。
Geohash其实就是将整个地图或者某个分割所得的区域进行一次划分，由于采用的是base32编码方式，即Geohash中的每一个字母或者数字（如wx4g0e中的w）都是由5bits组成（2^5 = 32，base32），这5bits可以有32中不同的组合（0~31），这样我们可以将整个地图区域分为32个区域，通过00000 ~ 11111来标识这32个区域。第一次对地图划分后的情况如下图所示（每个区域中的编号对应于该区域所对应的编码）：
进行多次分解后，我们就可以得到更精确的位置划分，如上述计算的wx4g已经可以精确到一个城市城区了：
从上图中可以看出，相邻城区的geoHash值的共同前缀越多，由此我们就可以应用共同前缀来判断附近相邻的位置了。当然精确范围也是根据经纬度和hash值的范围来确定的，如下表，geo精确到8位的共同前缀，可以表示附近约20米内的范围了：
在PHP中的实现与应用
在了解了geo的位置算法原理后，PHP开发过程中我们便可以使用这一定位功能，目前解决位置定位和搜索功能的方案有很多种，基于PHP的，从本人自身实践中推荐一下几种：