我想能够计算家谱两个人之间的家庭关系，获得以下几方面的数据模式（从我的实际数据架构简化，只显示直接适用于这个问题列）：
individual
----------
id
gender
child
----------
child_id
father_id
mother_id
通过这种结构，一个如何计算两个不同的ID号（即表妹，大大伯公等）之间的关系。
此外，由于实际上有两个关系（即AB可能是侄子，而BA是叔叔），一个人如何可以生成补充其他（给叔叔，并假设我们知道性别，我们如何产生的侄子？）。 这更是一个微不足道的问题，前者是什么，我真正感兴趣的。
谢谢大家！
首先，您需要计算出最低共同祖先 A和B的。 调用此最近公共祖先℃。
然后计算在步骤从C到A（CA）的距离和C到B（CB）。 这些值应该被索引成，其基于这两个值之间的关系的另一个表。 例如：
CA CB Relation
1 2 uncle
2 1 nephew
2 2 cousin
0 1 father
0 2 grandfather
你可以保持基本关系在此表中，并添加“great-”对于像祖父，前有一定的关系额外的距离：（0,3）=曾祖父。
希望这将指向你在正确的方向。 祝您好运！
更新：（我不能低于你的代码进行评论，因为我没有名声呢。）
你的功能aggrandize_relationships是有点过，我想。 您可以通过在前面的“大”，如果偏移量为大于或等于1，则前缀“great-”简化它（偏移 - 1）次。 您的版本可能包括非常远亲前缀“伟大的宏伟巨大的盛大的”。（不知道如果我有这样的解释正确的参数，但希望你得到它的要点。还有，不知道，如果你的家庭树会说早，但问题仍然有效。）
UPDATE TOO：对不起，上面是不正确。 我误读了默认的情况下，并且认为它再次递归调用的函数。 在我的防守，我不熟悉的“第二曾祖父”符号，始终用“伟大的曾祖父”自己。 代码向前！
下面是我的我的算法来计算关系的PHP执行。 这是基于我在原来的问题中列出的数据模式。 这只能找到两个人之间的“最接近”，即最短路径的关系，它不能解决复合关系，如半兄弟姐妹或双表兄弟。
注意：如数据访问功能get_father和get_gender都写在一个数据库抽象层，我总是使用的样式。 它应该是相当简单的理解正在发生的事情，比如所有DBMS的特定基本功能是mysql_query与通用功能，如更换db_query ; 这是不是很复杂可言，特别是在此代码示例，但随时在评论中张贴问题，如果它是不明确的。
<?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
?>
正如我前面提到的，该算法来确定LCA是远远达不到最佳。 我计划发布一个单独的问题，以优化，另一个地址计算化合物的关系如双表亲的问题。
非常感谢大家谁帮我督促在正确的方向！ 随着你的秘诀，这竟然是比我原来想象要容易得多。
这可能有助于树关系计算器是接受树的XML表示，将计算出其中的任何两个成员之间的关系的对象。 本文介绍的关系是如何计算的，什么样的表兄弟或堂兄弟一次删除的项，意思。 此代码包括：用于计算的关系，用JavaScript编写的对象，以及呈现与树进行交互的web UI。 实例项目设置为传统的ASP页。
http://www.codeproject.com/Articles/30315/Tree-Relationship-Calculator
我解决了采用邻接表的概念在Java这个问题。 人们可以有每个人的一个节点，并有与之关联的节点本身及其子女的关系。 下面是只找到的兄弟姐妹的代码。 但是，您可以根据您的要求提高了。 我写了这个代码仅用于演示。
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;
}
}
下面是主代码中添加家庭的人，并找到它们之间的关系。
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.");
}
}
这可以帮助你，这是一个很大的理论和执行SQL查询的生成和查询树结构
http://www.artfulsoftware.com/mysqlbook/sampler/mysqled1ch20.html
特别是，看看邻接表模型它采用了家族树为例。
奇怪，因为它听起来PROLOG似乎是你正在寻找的东西。 鉴于以下特设程序（ 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的解释类似的东西：
relationship(P1, P2, R).
与解答：
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.
这是一个强大的工具，如果你知道如何以及何时使用它。 这似乎正是像Prolog的一个地方。 我知道这是不是非常流行，否则容易嵌入，但可以仅仅使用上述使用的构建更被编码的意见之一所示wolphram阿尔法令人印象深刻的功能，这是Prolog的101。
