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1，关于中国地址
开发业务的时候遇到一个问题 
需要弄一个省、市，地区的级联查询。
页面好做，但是数据不太好弄，不好组织。
开始考虑抓一个现成的数据库，存储成表机构，然后查询。
发现这个是一个效率比较低的方案，但维护起来比较好。
直接对数据库进行操作行了。
2，一个简单的方案
首先要招到数据源：
从中国统计局页面拷贝数据：
http://www.stats.gov.cn
http://www.stats.gov.cn/was5/web/search?channelid=288041&andsen=行政区划
结果页面
http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/xzqhdm/201504/t20150415_712722.html
将数据拷贝到一个district.data.dic文本里面。
邮政编码一共6位，1-2位代表省，3-4位代表市，5-6位代表区/县。
所以，可以直接将这个数据存储成一个3级树形结构。
3，代码实现
首先判断 1-2位，找到1级省。
然后找到3-4位，判断市，最后5-6位是区/县。
import com.google.common.base.Strings;
import java.io.File;
import java.nio.charset.Charset;
import java.nio.file.Files;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class DistrictUtils {
static class Tree {
private String code;
private String name;
private Map<String, Tree> children = new HashMap<String, Tree>();
public String getCode() {
return code;
}
public void setCode(String code) {
this.code = code;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public Map<String, Tree> getChildren() {
return children;
}
public void addChildrenTree(String childrenCode, Tree childrenTree) {
this.children.put(childrenCode, childrenTree);
}
}
private static Map<String, Tree> addressTreeMap = new HashMap<String, Tree>();
static {
try {
// 取得运行时路径
String basePath = DistrictUtils.class.getResource("/")
.toString().replace("file:", "");
System.out.println(basePath);
List<String> lines = Files.readAllLines(new File(basePath + "district.data.dic").toPath(), Charset.forName("utf-8"));
//循环数据。
for (String line : lines) {
if (!Strings.isNullOrEmpty(line) && line.length() > 7) {
String code = line.substring(0, 6);
String name = line.substring(7);
//里面包括了1种特殊的空格（\u3000特殊的中文空格！！！）。
name = name.replaceAll("\t", "").replaceAll("\\u3000", "").replaceAll(" ", "");
String codeTmp1 = code.substring(0, 2);
String codeTmp2 = code.substring(2, 4);
String codeTmp3 = code.substring(4, 6);
//找到根节点。
if (codeTmp2.equals("00") && codeTmp3.equals("00")) {
Tree baseTree = new Tree();
baseTree.setCode(code);
baseTree.setName(name);
addressTreeMap.put(code, baseTree);
} else if (codeTmp3.equals("00")) {//找到二级节点
Tree secondTree = new Tree();
secondTree.setCode(code);
secondTree.setName(name);
//找到根节点，然后增加子树。
Tree baseTree = addressTreeMap.get(codeTmp1 + "0000");
if (baseTree != null) {
baseTree.addChildrenTree(code, secondTree);
} else {
System.err.println("no tree " + codeTmp1 + "0000");
}
} else {//剩下是3级节点。
Tree thirdTree = new Tree();
thirdTree.setCode(code);
thirdTree.setName(name);
//找到根节点。
Tree baseTree = addressTreeMap.get(codeTmp1 + "0000");
//然后找到二级节点，再增加子树。
Tree secondTree = baseTree.getChildren().get(codeTmp1 + codeTmp2 + "00");
if (secondTree != null) {
secondTree.addChildrenTree(code, thirdTree);
} else {
System.err.println("no tree " + codeTmp1 + codeTmp2 + "00");
}
}
}
}
} catch (Exception e) {
}
}
public static void loopTree(Tree addressTree, int level) {
for (int i = 0; i < level; i++) {
System.out.print("├─");
}
System.out.printf("[%s][%s]\n", addressTree.getCode(), addressTree.getName());
int nextLevel = level + 1;
for (Tree addressTreeTemp : addressTree.getChildren().values()) {
loopTree(addressTreeTemp, nextLevel);
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println();
System.out.println();
for (Tree addressTree : addressTreeMap.values()) {
loopTree(addressTree, 1);
}
}
}
运行结果：
├─[120000][天津市]
├─├─[120100][市辖区]
├─├─├─[120102][河东区]
├─├─├─[120103][河西区]
├─├─├─[120104][南开区]
├─├─├─[120105][河北区]
├─├─├─[120101][和平区]
├─├─├─[120112][津南区]
├─├─├─[120111][西青区]
├─├─├─[120110][东丽区]
├─├─├─[120116][滨海新区]
├─├─├─[120106][红桥区]
├─├─├─[120115][宝坻区]
├─├─├─[120114][武清区]
├─├─├─[120113][北辰区]
├─├─[120200][县]
├─├─├─[120225][蓟县]
├─├─├─[120223][静海县]
├─├─├─[120221][宁河县]
├─[110000][北京市]
├─├─[110200][县]
├─├─├─[110229][延庆县]
├─├─├─[110228][密云县]
├─├─[110100][市辖区]
├─├─├─[110114][昌平区]
├─├─├─[110115][大兴区]
├─├─├─[110116][怀柔区]
├─├─├─[110117][平谷区]
├─├─├─[110108][海淀区]
├─├─├─[110111][房山区]
├─├─├─[110107][石景山区]
├─├─├─[110112][通州区]
├─├─├─[110113][顺义区]
├─├─├─[110109][门头沟区]
├─├─├─[110106][丰台区]
├─├─├─[110105][朝阳区]
├─├─├─[110102][西城区]
├─├─├─[110101][东城区]
......这里面有个坑，找了半天才发现，国家统计局里面使用了一个非常特殊的中文空格，咋进行字符串过滤都去不掉。
就是字符 \u3000 ，这个也是一个空字符串。直接晕死！！！
转码才发现的：
http://tool.oschina.net/encode?type=3
4，总结
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思路还是对的，中间遇到一个特殊空格的问题。
直接把这个树存储到内存，第一次加载使用，不用查询数据库了。
而且统计局这个数据更新的也比较慢，也就几年一次，够用了。
对于查询，同样的按照 1-2 ， 3-4， 5-6 3级数据查询即可。
