npm 包 @jingsam/supercluster 使用教程
@jingsam/supercluster 是一个用于聚类大量数据点的 JavaScript 库。它使用了 KD 树和类似 MapReduce 的算法来让你处理海量数据点，同时针对 web 和 node.js 两种环境分别提供了两个版本。
在本文中，我们将详细讲解如何使用 @jingsam/supercluster 来聚类地图上的标记位置。
安装与引入
首先，打开终端并通过 npm 安装 @jingsam/supercluster。
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然后，在你的项目中引入这个库。
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数据准备
在本示例中，我们准备了一个包括多个地图标记位置的数组数据，其简化版示例如下：
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聚类
接下来，我们定义一些聚类相关的参数。
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--其中：
minZoom和maxZoom表示聚合的层级范围；radius表示单个聚合内最大的距离，一个聚合内的标记必须小于这个半径；extent表示在设置聚合时，将地图视窗分成的正方形格子数量，这个格子数量决定了不同层级下会有多少个聚合和单个标记；nodeSize表示 KD 树中叶节点的大小，该值设置越大，构建 KD 树的时间越长，但在查询过程中找到答案所需的时间越短；log表示是否输出调试信息，可选值为true或false；
reduce 是一个可选的函数，如果定义了它，就会在聚合时调用。它会被传入两个参数：一个是正在聚合的 props ，另一个是已经聚合完成的数据 accumulated。该函数应该返回已经聚合完成的数据。
这里，我们将所有标记放入到一个聚合数组 accumulated 中，然后返回这个数组。
然后，我们用 Supercluster 类创建一个聚类实例，并传入上面定义的参数 options。之后，调用 load(markersData) 函数将数据加载到 Supercluster 中。
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现在，我们已经将数据加载到了 markerCluster 中，接下来调用 getClusters() 函数获取聚类数据。该函数需要传入一个具有以下属性的对象：bbox、zoom。这两个参数分别表示可见的地图边界框和层级。聚类数据将按照层级返回。
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最后，将返回的聚类数组遍历，并将每个聚类的几何信息提取出来，用于创建新的地图标记。
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以上代码示例已经足够展示 @jingsam/supercluster 的聚类用法，你可以通过修改参数来达到你的需求。
结论
聚类是处理大量数据点的一种有效方法。@jingsam/supercluster 是一个强大的 JavaScript 库，它为我们提供了聚类数据点的可行解决方案。在本文中，我们详细介绍了如何使用 @jingsam/supercluster 来聚类地图上的标记。无论你是刚刚开始学习前端编程还是有一定经验的开发者，本文中的示例代码和使用指南都能够帮助到你。希望这篇文章能够对你的工作有所帮助。
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