那有了这样的区域编码方式以后，我们该怎么查询呢？这就要说到区域编码的一个特点了：区域编码能将二维空间的两个维度用一维编码表示。利用这个特点，我们就可以使用一维空间中常见的检索技术快速查找了。我们可以将区域编码作为 key，用有序数组存储，这样就可以用二分查找进行检索了。
如果有效区域动态增加，那我们还可以使用二叉检索树、跳表等检索技术来索引。在一些系统的实现中，比如 Redis，它就可以直接支持类似的地理位置编码的存入和检索，内部的实现方式是，使用跳表按照区域编码进行排序和查找。此外，如果希望检索效率更高，我们还可以使用哈希表来实现区域的查询。
这样一来，当我们想要查询附近的人时，只需要根据自己的坐标，计算出自己所属区域的编码，然后在索引中查询出所有属于该区域的用户，计算这些用户和自己的距离，最后排序展现即可。
不过，这种非精准检索的方案，会带来一定的误差。也就是说，我们找到的所谓「附近的人」，其实只是和你同一区域的人而已，并不一定是离你最近的。比如说，你的位置正好处于一个区域的边缘，那离你最近的人，也可能是在你的邻接区域里。
好在，在「查找附近的人」这类目的性不明确的应用中，这样的误差我们也是可以接受的。但是，在另一些有精准查询需求的应用中，是不允许存在这类误差的。比如说，在游戏场景中，角色技能的攻击范围必须是精准的，它要求技能覆盖范围内的所有敌人都应该受到伤害，不能有遗漏。那这是怎么做到的呢？你可以先想一想，然后再来看我的分析。
