❕说明：基于此 https://github.com/kungfoo/geohash-java 项目增加PolygonGeoHash
该工具提供了geohash相关操作的方法，主要包括：
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经纬度转GeoHash及GeoHash相关操作
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通过边界分形的手段将指定的地理围栏栅格化，返回geohash集合。
该类主要提供了按照指定的geohash长度(字符串长度或者bit位长度)，将经纬度转为对应的GeoHash对象，以及GeoHash相关的操作，具体操作方法见：com.getui.isg.geohash.sdk.GeoHash类。
该类提供了四种算法，将指定的地理围栏栅格化，并返回GeoHash对象或GeoHash字符串，下面以返回GeoHash字符串为例，对四种算法进行说明
算法一：边界分形，非递归实现
实现方法：com.getui.isg.geohash.sdk.PolygonGeoHash#boundaryFractalEvenlySegmentation
算法二：边界分形，递归实现
实现方法：com.getui.isg.geohash.sdk.PolygonGeoHash#boundaryFractalSegmentation
算法三：瓦片**，非边界分形
实现方法：com.getui.isg.geohash.sdk.PolygonGeoHash#tilesSegmentation
算法四：按照位偏移
实现方法：com.getui.isg.geohash.sdk.PolygonGeoHash#offsetStepSegmentation
- 算法一和算法二的**：
首先用粗精度的GeoHash对地理围栏进行栅格化， 接着判断当前精度下的GeoHash块是否在地理围栏内 如果在添加到GeoHash结果集合中，如果不存在，则用更细精度的GeoHahs进行栅格化，继续执行2操作 算法一和算法二的**是一样的，只是实现方式不一样。算法一是非递归，算法二是递归，递归和非递归实现的差别是。
假设总的GeoHash数量设置为：1000，最小的GeoHash长度为：4，最大的GeoHash长度为：7
用递归实现可能会出现，geohash4、geohash5、geohash6 都是只有一个，而geohash7有997个，这样将导致结果偏差很大，但是用非递归就可以避免该问题
- 算法三的**：
首先获取地理围栏外界矩形边框 然后根据指定的GeoHash精度，计算从外界矩形边框的从西南角到东北角，经度和维度各自需要移动多少次 最后循环。 该算的**很简单，也但是大部分应用开始使用的算法，它有一个缺点，那就是在计算前需要确定GeoHash的精度，但是对于未知的地理围栏，很难决定是用多少精度的GeoHash。
- 算法四的**：
首先获取地理围栏外界矩形边框 获取外界矩形边框的西南角和东北角的GeoHash对象，计算出两个GeoHash对应的二进制bit为步间距， 最后不断循环 算法三的问题，同样存在于算法四中，更糟糕的是，算法四的性能较差
推荐使用：com.getui.isg.geohash.sdk.PolygonGeoHash#boundaryFractalEvenlySegmentation，并根据应用情况指定GeoHash总数大小