Реалізація кластеризації маркерів на карті мобільного додатку

TRUETECH займається розробкою, підтримкою та обслуговуванням мобільних додатків iOS, Android, PWA. Маємо великий досвід та експертизу для публікації мобільних додатків до популярних маркетів Google Play, App Store, Amazon, AppGallery та інші.

Розробка та підтримка будь-яких видів мобільних додатків:

Інформаційні та розважальні мобільні програми
Новинки, ігри, довідники, онлайн-каталоги, погодні, фітнес та здоров'я, туристичні, освітні, соціальні мережі та месенджери, квіз, блоги та подкасти, форуми, агрегатори
Мобільні програми електронної комерції
Інтернет-магазини, B2B-додатки, маркетплейси, онлайн-обмінники, кешбек-сервіси, біржі, дропшиппінг-платформи, програми лояльності, доставка їжі та товарів, платіжні системи
Мобільні програми для управління бізнес-процесами
CRM-системи, ERP-системи, управління проектами, інструменти для команди продажів, облік фінансів, управління виробництвом, логістика та доставка, управління персоналом, системи моніторингу даних
Мобільні програми електронних послуг
Дошки оголошень, онлайн-школи, онлайн-кінотеатри, платформи надання електронних послуг, платформи кешбеку, відеохостинги, тематичні портали, платформи онлайн-бронювання та запису, платформи онлайн-торгівлі

Це лише деякі з типів мобільних додатків, з якими ми працюємо, і кожен із них може мати свої специфічні особливості та функціональність, а також бути адаптованим під конкретні потреби та цілі клієнта.

Послуги, які ми пропонуємо
Показано 1 з 1Усі 1735 послуг
Реалізація кластеризації маркерів на карті мобільного додатку
Середній
від 1 дня до 3 днів
Часті запитання

Наші компетенції:

Етапи розробки

Останні роботи

  • image_mobile-applications_feedme_467_0.webp
    Розробка мобільного додатка для компанії FEEDME
    792
  • image_mobile-applications_xoomer_471_0.webp
    Розробка мобільного додатку для компанії XOOMER
    671
  • image_mobile-applications_rhl_428_0.webp
    Розробка мобільного додатку для компанії RHL
    1097
  • image_mobile-applications_zippy_411_0.webp
    Розробка мобільного додатку для компанії ZIPPY
    969
  • image_mobile-applications_affhome_429_0.webp
    Розробка мобільного додатку для компанії Affhome
    914
  • image_mobile-applications_flavors_409_0.webp
    Розробка мобільного додатку для компанії FLAVORS
    495

Реалізація кластеризації маркерів на карті мобільного додатку

Карта з 300 маркерами без кластеризації — це нечитаємое месиво іконок і лаг при зуме. Кластеризація групирує близлежачі точки в один об'єкт з числом, яке розкривається при наближенні. Реалізація залежить від обраного картографічного SDK.

Google Maps: Maps SDK Clustering Utility

Для Google Maps використовується бібліотека maps-utils:

// build.gradle
implementation("com.google.maps.android:android-maps-utils:3.8.2")

class ClusteringActivity : AppCompatActivity(), OnMapReadyCallback {
    private lateinit var clusterManager: ClusterManager<MyClusterItem>

    override fun onMapReady(googleMap: GoogleMap) {
        clusterManager = ClusterManager(this, googleMap)
        googleMap.setOnCameraIdleListener(clusterManager)
        googleMap.setOnMarkerClickListener(clusterManager)

        // Кастомний рендерер
        clusterManager.renderer = CustomClusterRenderer(this, googleMap, clusterManager)

        // Додавання точок
        val items = locations.map { MyClusterItem(it.lat, it.lng, it.title) }
        clusterManager.addItems(items)
        clusterManager.cluster()
    }
}

data class MyClusterItem(
    private val lat: Double,
    private val lng: Double,
    private val title: String
) : ClusterItem {
    override fun getPosition() = LatLng(lat, lng)
    override fun getTitle() = title
    override fun getSnippet() = null
    override fun getZIndex() = 0f
}

Кастомний вид кластера

class CustomClusterRenderer(
    context: Context,
    map: GoogleMap,
    clusterManager: ClusterManager<MyClusterItem>
) : DefaultClusterRenderer<MyClusterItem>(context, map, clusterManager) {

    override fun onBeforeClusterItemRendered(item: MyClusterItem, markerOptions: MarkerOptions) {
        markerOptions.icon(BitmapDescriptorFactory.fromResource(R.drawable.custom_pin))
    }

    override fun onBeforeClusterRendered(
        cluster: Cluster<MyClusterItem>,
        markerOptions: MarkerOptions
    ) {
        val count = cluster.size
        val bitmap = createClusterBitmap(count)
        markerOptions.icon(BitmapDescriptorFactory.fromBitmap(bitmap))
    }

    private fun createClusterBitmap(count: Int): Bitmap {
        val size = 80
        val bitmap = Bitmap.createBitmap(size, size, Bitmap.Config.ARGB_8888)
        val canvas = Canvas(bitmap)
        val bgPaint = Paint(Paint.ANTI_ALIAS_FLAG).apply { color = Color.parseColor("#3498DB") }
        canvas.drawCircle(size / 2f, size / 2f, size / 2f - 2f, bgPaint)
        val textPaint = Paint(Paint.ANTI_ALIAS_FLAG).apply {
            color = Color.WHITE
            textSize = 28f
            textAlign = Paint.Align.CENTER
        }
        canvas.drawText(count.toString(), size / 2f, size / 2f + 10f, textPaint)
        return bitmap
    }
}

MapKit (Яндекс): ClusterizedPlacemarkCollection

val clusterizedCollection = map.mapObjects.addClusterizedPlacemarkCollection(
    object : ClusterListener {
        override fun onClustersAdded(clusters: MutableCollection<Cluster>) {
            clusters.forEach { cluster ->
                cluster.appearance.setIcon(
                    TextImageProvider(buildClusterImage(cluster.size))
                )
            }
        }
    }
)

// Додавання точок
val placemarks = locations.map { Point(it.lat, it.lng) }
val options = PlacemarkCreationContext()
clusterizedCollection.addPlacemarks(placemarks, ImageProvider.fromResource(context, R.drawable.pin), options)
clusterizedCollection.clusterPlacemarks(clusterRadius = 60.0, minZoom = 15)

clusterRadius — радіус в пікселях для об'єднання. minZoom — починаючи з якого рівня зума точки показуються окремо.

Mapbox: вбудована кластеризація через GeoJSON

Mapbox підтримує кластеризацію на рівні джерела даних — все відбувається на стороні рендерера без додаткових бібліотек:

style.addSource(
    GeoJsonSource.Builder("locations")
        .featureCollection(featureCollection)
        .cluster(true)
        .clusterMaxZoom(14)
        .clusterRadius(50)
        .build()
)

// Шар кластерів
style.addLayer(
    CircleLayer("clusters", "locations").apply {
        filter(has("point_count"))
        circleColor(
            step(get("point_count"),
                color(Color.parseColor("#51bbd6")),
                stop { literal(100); color(Color.parseColor("#f1f075")) },
                stop { literal(750); color(Color.parseColor("#f28cb1")) }
            )
        )
        circleRadius(
            step(get("point_count"),
                literal(20),
                stop { literal(100); literal(30) },
                stop { literal(750); literal(40) }
            )
        )
    }
)

// Шар з числом внутри кластера
style.addLayer(
    SymbolLayer("cluster-count", "locations").apply {
        filter(has("point_count"))
        textField(get("point_count_abbreviated"))
        textSize(12.0)
        textColor(Color.WHITE)
    }
)

// Шар одиночних точок
style.addLayer(
    SymbolLayer("unclustered-point", "locations").apply {
        filter(not(has("point_count")))
        iconImage("custom-pin")
    }
)

Підхід через GeoJSON-джерело масштабується до десятків тисяч точок без помітного падіння FPS — рендеринг повністю на GPU.

Тап по кластеру: zoom до меж

При кліку по кластеру карта має наближуватися так, щоб всі точки кластера вписалися в екран:

mapView.mapboxMap.addOnMapClickListener { point ->
    val features = mapView.mapboxMap.queryRenderedFeatures(
        ScreenCoordinate(point.x, point.y),
        RenderedQueryOptions(listOf("clusters"), null)
    )
    features.value?.firstOrNull()?.let { feature ->
        val clusterId = feature.id()?.toLongOrNull() ?: return@addOnMapClickListener true
        (style.getSource("locations") as? GeoJsonSource)?.getClusterExpansionZoom(
            Feature.fromGeometry(feature.geometry()!!)
        ) { result ->
            result.value?.let { zoom ->
                mapView.mapboxMap.setCamera(
                    CameraOptions.Builder()
                        .center(feature.geometry() as? Point)
                        .zoom(zoom.toDouble() + 0.5)
                        .build()
                )
            }
        }
    }
    true
}

Строки

1–3 дні. Стандартна кластеризація — 1 день. Кастомний вид кластерів + анімація розкриття + тап з зумом — 2–3 дні. Вартість розраховується індивідуально.