给定以下数据模式（从我的实际数据模式简化，仅显示直接适用于此问题的列），我希望能够计算家谱中两个人之间的家庭关系：
individual
----------
id
gender
child
----------
child_id
father_id
mother_id
有了这种结构，如何计算两个个体id（即表亲、曾祖父等）之间的关系。
此外，由于实际上存在两种关系（即 AB 可能是侄子，而 BA 是叔叔），一个如何生成另一个的补语（给定叔叔，假设我们知道性别，我们如何生成侄子？）。这更像是一个微不足道的问题，前者是我真正感兴趣的。
谢谢大家！
下面是我计算关系的算法的 PHP 实现。这是基于我在原始问题中概述的数据模式。这只能找到两个人之间的“最接近”，即最短路径关系，它不能解决诸如同父异母兄弟姐妹或表兄弟姐妹之类的复合关系。
请注意，诸如get_father和之类的数据访问函数get_gender是以我一直使用的数据库抽象层的风格编写的。理解发生了什么应该相当简单，基本上所有特定于 dbms 的函数mysql_query都被替换为通用函数，例如db_query; 它根本不是很复杂，尤其是在此代码中的示例中，但如果不清楚，请随时在评论中发表问题。
<?php
/* Calculate relationship "a is the ___ of b" */
define("GENDER_MALE", 1);
define("GENDER_FEMALE", 2);
function calculate_relationship($a_id, $b_id)
{
if ($a_id == $b_id) {
return 'self';
}
$lca = lowest_common_ancestor($a_id, $b_id);
if (!$lca) {
return false;
}
$a_dist = $lca[1];
$b_dist = $lca[2];
$a_gen = get_gender($a_id);
// DIRECT DESCENDANT - PARENT
if ($a_dist == 0) {
$rel = $a_gen == GENDER_MALE ? 'father' : 'mother';
return aggrandize_relationship($rel, $b_dist);
}
// DIRECT DESCENDANT - CHILD
if ($b_dist == 0) {
$rel = $a_gen == GENDER_MALE ? 'son' : 'daughter';
return aggrandize_relationship($rel, $a_dist);
}
// EQUAL DISTANCE - SIBLINGS / PERFECT COUSINS
if ($a_dist == $b_dist) {
switch ($a_dist) {
case 1:
return $a_gen == GENDER_MALE ? 'brother' : 'sister';
break;
case 2:
return 'cousin';
break;
default:
return ordinal_suffix($a_dist - 2).' cousin';
}
}
// AUNT / UNCLE
if ($a_dist == 1) {
$rel = $a_gen == GENDER_MALE ? 'uncle' : 'aunt';
return aggrandize_relationship($rel, $b_dist, 1);
}
// NEPHEW / NIECE
if ($b_dist == 1) {
$rel = $a_gen == GENDER_MALE ? 'nephew' : 'niece';
return aggrandize_relationship($rel, $a_dist, 1);
}
// COUSINS, GENERATIONALLY REMOVED
$cous_ord = min($a_dist, $b_dist) - 1;
$cous_gen = abs($a_dist - $b_dist);
return ordinal_suffix($cous_ord).' cousin '.format_plural($cous_gen, 'time', 'times').' removed';
} //END function calculate_relationship
function aggrandize_relationship($rel, $dist, $offset = 0) {
$dist -= $offset;
switch ($dist) {
case 1:
return $rel;
break;
case 2:
return 'grand'.$rel;
break;
case 3:
return 'great grand'.$rel;
break;
default:
return ordinal_suffix($dist - 2).' great grand'.$rel;
}
} //END function aggrandize_relationship
function lowest_common_ancestor($a_id, $b_id)
{
$common_ancestors = common_ancestors($a_id, $b_id);
$least_distance = -1;
$ld_index = -1;
foreach ($common_ancestors as $i => $c_anc) {
$distance = $c_anc[1] + $c_anc[2];
if ($least_distance < 0 || $least_distance > $distance) {
$least_distance = $distance;
$ld_index = $i;
}
}
return $ld_index >= 0 ? $common_ancestors[$ld_index] : false;
} //END function lowest_common_ancestor
function common_ancestors($a_id, $b_id) {
$common_ancestors = array();
$a_ancestors = get_ancestors($a_id);
$b_ancestors = get_ancestors($b_id);
foreach ($a_ancestors as $a_anc) {
foreach ($b_ancestors as $b_anc) {
if ($a_anc[0] == $b_anc[0]) {
$common_ancestors[] = array($a_anc[0], $a_anc[1], $b_anc[1]);
break 1;
}
}
}
return $common_ancestors;
} //END function common_ancestors
function get_ancestors($id, $dist = 0)
{
$ancestors = array();
// SELF
$ancestors[] = array($id, $dist);
// PARENTS
$parents = get_parents($id);
foreach ($parents as $par) {
if ($par != 0) {
$par_ancestors = get_ancestors($par, $dist + 1);
foreach ($par_ancestors as $par_anc) {
$ancestors[] = $par_anc;
}
}
}
return $ancestors;
} //END function get_ancestors
function get_parents($id)
{
return array(get_father($id), get_mother($id));
} //END function get_parents
function get_father($id)
{
$res = db_result(db_query("SELECT father_id FROM child WHERE child_id = %s", $id));
return $res ? $res : 0;
} //END function get_father
function get_mother($id)
{
$res = db_result(db_query("SELECT mother_id FROM child WHERE child_id = %s", $id));
return $res ? $res : 0;
} //END function get_mother
function get_gender($id)
{
return intval(db_result(db_query("SELECT gender FROM individual WHERE id = %s", $id)));
}
function ordinal_suffix($number, $super = false)
{
if ($number % 100 > 10 && $number %100 < 14) {
$os = 'th';
} else if ($number == 0) {
$os = '';
} else {
$last = substr($number, -1, 1);
switch($last) {
case "1":
$os = 'st';
break;
case "2":
$os = 'nd';
break;
case "3":
$os = 'rd';
break;
default:
$os = 'th';
}
}
$os = $super ? '<sup>'.$os.'</sup>' : $os;
return $number.$os;
} //END function ordinal_suffix
function format_plural($count, $singular, $plural)
{
return $count.' '.($count == 1 || $count == -1 ? $singular : $plural);
} //END function plural_format
?>
正如我之前提到的，确定 LCA 的算法远不是最优的。我计划发布一个单独的问题来优化它，另一个问题是解决计算复合关系的问题，例如表亲。
非常感谢所有帮助我朝着正确方向前进的人！有了你的提示，这比我最初想象的要容易得多。
您首先需要计算A和B的最低共同祖先。将此称为最低共同祖先C。
然后逐步计算从C到A (CA) 和C到B (CB) 的距离。这些值应该被索引到另一个表中，该表根据这两个值确定关系。例如：
CA CB Relation
1 2 uncle
2 1 nephew
2 2 cousin
0 1 father
0 2 grandfather
您可以保留此表中的基本关系，并在某些关系（例如祖父）上添加“great-”以表示附加距离，例如：(0, 3) =曾祖父。
希望这将为您指明正确的方向。祝你好运！
更新：（我无法在您的代码下方发表评论，因为我还没有声誉。）
我认为您的功能 aggrandize_relationships 有点偏离。如果偏移量为 1 或更大，您可以通过添加前缀“grand”来简化它，然后添加前缀“great-”（偏移量 - 1）次。您的版本可能包含非常远亲的前缀“great grand great grand”。（不确定我在这个解释中是否有正确的参数，但希望你能理解它的要点。另外，不知道你的家谱是否会这样很久以前，但这一点仍然有效。）
更新： 对不起，以上不正确。我误读了默认情况，并认为它再次递归调用了该函数。在我的辩护中，我不熟悉“第二曾祖父”符号，并且自己总是使用“曾曾祖父”。代码前进！！
这可能会有所帮助 树关系计算器是一个对象，它接受树的 XML 表示，并将计算其中任何两个成员的关系。本文描述了如何计算关系，以及像第二表亲或第一表亲这样的术语在删除后的含义。此代码包括一个用 JavaScript 编写的用于计算关系的对象，以及一个用于呈现树并与树交互的 Web UI。示例项目设置为经典的 ASP 页面。
http://www.codeproject.com/Articles/30315/Tree-Relationship-Calculator
我在java中使用邻接列表概念解决了这个问题。可以为每个人拥有一个节点，并在其节点本身上拥有与其相关联的子关系。下面是仅查找兄弟姐妹和堂兄弟姐妹的代码。但是，您可以根据自己的要求对其进行增强。我写这段代码只是为了演示。
public class Person {
String name;
String gender;
int age;
int salary;
String fatherName;
String motherName;
public Person(String name, String gender, int age, int salary, String fatherName,
String motherName) {
super();
this.name = name;
this.gender = gender;
this.age = age;
this.salary = salary;
this.fatherName = fatherName;
this.motherName = motherName;
}
}
以下是添加家人和查找彼此之间关系的主要代码。
import java.util.LinkedList;
public class PeopleAndRelationAdjacencyList {
private static String MALE = "male";
private static String FEMALE = "female";
public static void main(String[] args) {
int size = 25;
LinkedList<Person> adjListArray[] = new LinkedList[size];
for (int i = 0; i < size; i++) {
adjListArray[i] = new LinkedList<>();
}
addPerson( adjListArray, "GGM1", MALE, null, null );
addPerson( adjListArray, "GGF1", FEMALE, null, null );
addPerson( adjListArray, "GM1", MALE, "GGM1", "GGF1" );
addPerson( adjListArray, "GM2", MALE, "GGM1", "GGF1" );
addPerson( adjListArray, "GM1W", FEMALE, null, null );
addPerson( adjListArray, "GM2W", FEMALE, null, null );
addPerson( adjListArray, "PM1", MALE, "GM1", "GM1W" );
addPerson( adjListArray, "PM2", MALE, "GM1", "GM1W" );
addPerson( adjListArray, "PM3", MALE, "GM2", "GM2W" );
addPerson( adjListArray, "PM1W", FEMALE, null, null );
addPerson( adjListArray, "PM2W", FEMALE, null, null );
addPerson( adjListArray, "PM3W", FEMALE, null, null );
addPerson( adjListArray, "S1", MALE, "PM1", "PM1W" );
addPerson( adjListArray, "S2", MALE, "PM2", "PM2W" );
addPerson( adjListArray, "S3", MALE, "PM3", "PM3W" );
addPerson( adjListArray, "S4", MALE, "PM3", "PM3W" );
printGraph(adjListArray);
System.out.println("Done !");
getRelationBetweenPeopleForGivenNames(adjListArray, "S3", "S4");
getRelationBetweenPeopleForGivenNames(adjListArray, "S1", "S2");
}
private static void getRelationBetweenPeopleForGivenNames(LinkedList<Person>[] adjListArray, String name1, String name2) {
if ( adjListArray[getIndexOfGivenNameInHeadPositionOfList(adjListArray, name1)].peekFirst().fatherName
.equalsIgnoreCase(
adjListArray[getIndexOfGivenNameInHeadPositionOfList(adjListArray, name2)].peekFirst().fatherName) ) {
System.out.println("SIBLIGS");
return;
}
String name1FatherName = adjListArray[getIndexOfGivenNameInHeadPositionOfList(adjListArray, name1)].peekFirst().fatherName;
String name2FatherName = adjListArray[getIndexOfGivenNameInHeadPositionOfList(adjListArray, name2)].peekFirst().fatherName;
if ( adjListArray[getIndexOfGivenNameInHeadPositionOfList(adjListArray, name1FatherName)].peekFirst().fatherName
.equalsIgnoreCase(
adjListArray[getIndexOfGivenNameInHeadPositionOfList(adjListArray, name2FatherName)].peekFirst().fatherName) ) {
System.out.println("COUSINS");
}
}
private static void addPerson(LinkedList<Person>[] adjListArray, String name, String gender, String fatherName, String motherName) {
Person person = new Person(name, gender, 0, 0, fatherName, motherName);
int indexToPutperson = getEmptyIndexInAdjListToInserterson(adjListArray);
adjListArray[indexToPutperson].addLast(person);
if( fatherName!=null ){
int indexOffatherName = getIndexOfGivenNameInHeadPositionOfList( adjListArray, fatherName);
adjListArray[indexOffatherName].addLast(person);
}
if( motherName!=null ){
int indexOfMotherName = getIndexOfGivenNameInHeadPositionOfList( adjListArray, motherName);
adjListArray[indexOfMotherName].addLast(person);
}
}
private static int getIndexOfGivenNameInHeadPositionOfList( LinkedList<Person>[] adjListArray, String nameToBeSearched ) {
for (int i = 0; i < adjListArray.length; i++) {
if( adjListArray[i] != null ){
if(adjListArray[i].peekFirst() != null){
if(adjListArray[i].peekFirst().name.equalsIgnoreCase(nameToBeSearched)){
return i;
}
}
}
}
// handle if father name is not found
return 0;
}
private static void printGraph(LinkedList<Person>[] adjListArray) {
for (int v = 0; v < 15; v++) {
System.out.print("head");
LinkedList<Person> innerLinkedList = adjListArray[v];
for (int i = 0; i < innerLinkedList.size(); i++) {
Person person = innerLinkedList.get(i);
System.out.print(" -> " + person.name);
}
System.out.println("\n");
}
}
private static int getEmptyIndexInAdjListToInserterson( LinkedList<Person>[] adjListArray) {
for (int i = 0; i < adjListArray.length; i++) {
if(adjListArray[i].isEmpty()){
return i;
}
}
throw new IndexOutOfBoundsException("List of relation is full.");
}
}
这可能会对您有所帮助，它有很多用于生成和查询树结构的 SQL 查询的理论和实现
http://www.artfulsoftware.com/mysqlbook/sampler/mysqled1ch20.html
特别是看一下以家谱为例的邻接表模型。
听起来很奇怪，PROLOG 似乎正是您正在寻找的东西。鉴于以下临时程序（http://www.pastey.net/117134更好的着色）
female(alice).
female(eve).
female(kate).
male(bob).
male(carlos).
male(dave).
% mother(_mother, _child).
mother(alice, bob).
mother(kate, alice).
% father(_father, _child)
father(carlos, bob).
child(C, P) :- father(P, C).
child(C, P) :- mother(P, C).
parent(X, Y) :- mother(X, Y).
parent(X, Y) :- father(X, Y).
sister(alice, eve).
sister(eve, alice).
sister(alice, dave).
brother(dave, alice).
% brother(sibling, sibling)
sibling(X, Y) :- brother(X, Y).
sibling(X, Y) :- sister(X, Y).
uncle(U, C) :- sibling(U, PARENT),
child(C, PARENT),
male(U).
relationship(U, C, uncle) :- uncle(U, C).
relationship(P, C, parent) :- parent(P, C).
relationship(B, S, brother) :- brother(B, S).
relationship(G, C, grandparent) :- parent(P, C), parent(G, P).
你可以问 Prolog 解释器这样的事情：
relationship(P1, P2, R).答案是：
P1 = dave, P2 = bob, R = uncle ;
P1 = alice, P2 = bob, R = parent ;
P1 = kate, P2 = alice, R = parent ;
P1 = carlos, P2 = bob, R = parent ;
P1 = dave, P2 = alice, R = brother ;
P1 = kate, P2 = bob, R = grandparent ;
false.
如果您知道如何以及何时使用它，它就是一个强大的工具。这似乎正是 Prolog 的一个地方。我知道它不是很受欢迎，也不是很容易嵌入，但是其中一条评论中显示的 wolphram alpha 令人印象深刻的特性可以使用上面使用的构造进行编码，这就是 Prolog 101。