不幸的是，数学从来都不是我的强项，我正在努力寻找最好的方法/公式来执行以下操作（然后我需要将其转换为 PHP 代码）：
1）。从一个单一的大区域开始（例如覆盖整个欧洲）
2）。将此区域分解为一系列较小的块（即，将其变成各种网格）
3）。每个网格块的宽度应大致对应于 75 公里的距离（考虑到地球的曲率）。
4）。计算每个网格块的中心纬度/经度点
5）。对于每个网格块的中心点，针对单独的纬度/经度点数据库（代表感兴趣的地方）运行搜索，以找到每个网格块最多 5 个最近的感兴趣点。最远的兴趣点距离网格块中心不得超过 150 公里。
完成上述所有操作后，我应该得到一个网格块数据库及其对应的 5 个最近的兴趣点。
我的希望是，然后我应该能够获取任何随机纬度/经度点并计算（使用有效的数学公式）它属于哪个预先计算的网格块，因此能够立即返回 5 个最近的兴趣点而不必做任何昂贵的计算。
[注：为清楚起见根据下面高性能标记的有用回复进行了编辑]
我认为您最好的选择是使用或遵循现有的网格化区域方法的示例，例如UTM。既然你承认你的数学很弱，那么在这个阶段使用可能是你更好的方法。
UTM 会给你 1 和 2。
没有什么能让你在欧洲这么大的面积上获得 3 分。您将无法定义总和为正方形的 75 公里正方形数组，地球在如此大的区域内还不够平坦。
UTM 给你 4。
一旦你明白了这一切，你不应该对 5 有太多麻烦，但是当你到达那里并且遇到困难时再发布另一个问题。
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扩展第 3 点。我建议您找到您感兴趣的区域的中纬度，即您感兴趣的区域的北部和南部界限之间的中纬度（以角度测量）。然后谷歌搜索公式，将经度的长度转换为该纬度的公里。沿该中纬度 75 公里间距的垂直线将成为您的网格的基础。这些线将在角度测量中等距分布。
接下来，计算出您感兴趣的区域的北部和南部边界处这些垂直线之间的距离（以公里为单位） - 相同的公式。如果线性度量仍在您的灵活性范围内，则您已完成此步骤。如果他们不是（a）我很惊讶并且（b）你将不得不解决一些棘手的数学和编程问题。
接下来，再次牢记您的中纬度，计算出该纬度对应 75 公里（纬度）的角度测量值。这将为您提供 2 条水平（即平行于赤道）网格线。由于纬度 75 公里的弧度测量值远小于经度随纬度变化的线性测量值，因此您可能可以用相同的角度测量值标出其他正方形。