亲戚关系计算器三方库

2024-02-22 13:22:21 浏览数 (1)

亲戚关系计算器

一、下载安装

代码语言：javascript复制
ohpm install @nutpi/relationship

OpenHarmony ohpm 环境配置等更多内容，请参考如何安装 OpenHarmony ohpm 包[1]

二、使用

代码语言：javascript复制
import relationship from "@nutpi/relationship"

参数options结构为：

代码语言：javascript复制
var options = {
 text:'',  // 目标对象：目标对象的称谓汉字表达，称谓间用‘的’字分隔
 target:'',      // 相对对象：相对对象的称谓汉字表达，称谓间用‘的’字分隔，空表示自己
 sex:-1,   // 本人性别：0表示女性,1表示男性
 type:'default',  // 转换类型：'default'计算称谓,'chain'计算关系链,'pair'计算关系合称
 reverse:false,  // 称呼方式：true对方称呼我,false我称呼对方
 mode:'default',  // 模式选择：使用setMode方法定制不同地区模式，在此选择自定义模式
 optimal:false,        // 最短关系：计算两者之间的最短关系
};

代码示例：

代码语言：javascript复制
// 如：我应该叫外婆的哥哥什么？
relationship({text:'妈妈的妈妈的哥哥'});
// => ['舅外公']

// 如：七舅姥爷应该叫我什么？
relationship({text:'七舅姥爷',reverse:true,sex:1});
// => ['甥外孙']

// 如：舅公是什么亲戚
relationship({text:'舅公',type:'chain'});
// => ['爸爸的妈妈的兄弟', '妈妈的妈妈的兄弟', '老公的妈妈的兄弟']

// 如：舅妈如何称呼外婆？
relationship({text:'外婆',target:'舅妈',sex:1});
// => ['婆婆']

// 如：外婆和奶奶之间是什么关系？
relationship({text:'外婆',target:'奶奶',type:'pair'});
// => ['儿女亲家']

三、背景

亲属是基于婚姻、血缘和法律拟制而形成的社会关系。亲属关系包括夫妻、父母、子女、兄弟姊妹、祖父母和外祖父母、孙子女和外孙子女、儿媳和公婆、女婿和岳父母、以及其他三代以内的旁系血亲，如伯、叔、姑、舅、姨、侄子女、甥子女、堂兄弟姊妹、表兄弟姊妹、姨兄弟姊妹等。

亲属称谓指是以本人为中心确定亲族成员和本人关系的名称，是基于血亲姻亲基础上的亲属之间相互称呼的名称、叫法。汉族的家族亲属关系条理分明尊卑有序：比自己长一辈的称呼有姨姑舅叔伯，同辈的有兄弟姊妹、堂表亲等等，下一辈有甥侄等等。中国人由于姻亲而产生的亲戚关系相当庞杂，“祖宗十八代”、“五服”、“六亲”、“九族”让人难以区分，其派生出的各种称谓也是中华文化的一大特征。

如今由于工作生活节奏差异，很多关系稍疏远的亲戚之间来往并不多，年龄差异长幼辈分模糊。春节拜年走亲戚遇到七大姑八大姨，往往会搞不清楚哪位亲戚应该喊什么称呼，很是尴尬。不仅小孩搞不清亲戚关系和亲戚称谓，就连年轻一代的大人也都常常模糊混乱。

“中国亲戚关系计算器”为你避免了叫错、不会叫亲戚的尴尬，收录了中国亲戚关系称呼大全，只需简单的输入即可完成称呼计算。称呼计算器同时兼容了不同地域的方言叫法，你可以称呼父亲为：“老爸”、“爹地”、“老爷子”等等。让您准确的叫出亲戚称谓，理清亲属之间的亲戚关系，轻松掌握中国式的亲戚关系换算，让你更了解中国文化。

四、功能支持

  • 1. 使用别称查询： 姥姥的爸爸的老窦 = 外曾外曾祖父 娘子的爹地的母亲 = 祖岳母 岳丈的妈咪的细佬 = 舅祖岳父
  • 2. 使用合称查询： 姐夫的双亲 = 姊妹姻父 / 姊妹姻母 妈妈的祖父母 = 外曾祖父 / 外曾祖母 弟弟的孩子 = 侄子 / 侄女
  • 3. 大小数字混合查询： 大哥的二姑妈的七舅姥爷 = 舅曾外祖父 二女婿的小姨 = 女姻姨妹 大佬的三叔的次子 = 堂哥 / 堂弟
  • 4. 不限制祖辈孙辈跨度查询： 舅妈的婆婆的外甥的姨妈的侄子 = 舅表舅父 老公的丈母娘的儿媳 = 嫂子 / 弟妹 外婆的孙子的爸爸的仔 = 舅表哥 / 舅表弟
  • 5. 根据年龄推导可能性： 哥哥的表姐 = 姑表姐 / 舅表姐 堂妹的姐姐 = 堂姐 / 堂妹 弟弟的表哥 = 姑表哥 / 姑表弟 / 舅表哥 / 舅表弟
  • 6. 根据语境确认性别： 老婆的女儿的外婆 = 岳母 爱人的婆婆的儿子 = 哥哥 / 弟弟 / 自己 岳母的配偶的儿子的爸爸 = 岳父
  • 7. 支持古文式表达： 吾父之舅父 = 舅爷爷 母之兄长之妻 = 大舅妈 泰山之高堂 = 祖岳父 / 祖岳母
  • 8. 解析某称谓关系链： 七舅姥爷 = 妈妈的妈妈的兄弟 姑奶奶 = 爸爸的爸爸的姐妹 外太公 = 妈妈的爸爸的爸爸
  • 9. 算两个亲戚间的合称关系： 奶奶 外婆 = 儿女亲家 妈妈 婶婶 = 妯娌 岳父 我 = 翁婿

五、关于分歧

一些称呼存在南北方或地区差异，容易引起歧义，并不保证和你所处地区的称谓习惯一致。

部分称呼有多种关系且跨辈分。例如：

  • 大爷：爷爷的哥哥 / 父亲的哥哥(北方)；
  • 舅公：爸妈的舅舅 / 老公的舅舅；
  • 伯公：爸妈的伯父 / 老公的伯父；
  • 叔公：爸妈的叔叔 / 老公的叔叔；
  • 姨公：爸妈的姨丈 / 老公的姨丈；
  • 姨夫：姨妈的老公 / 姨子的老公；
  • 姑夫：姑妈的老公 / 姑子的老公；
  • 婶子：叔叔的老婆 / 叔子的老婆；
  • 妗子：舅舅的老婆 / 舅子的老婆；

部分称呼以现代生活常见理解为主。例如：

  • 媳妇：在古代或者北方地区指儿子的妻子，这里指自己的妻子(儿媳妇写作“息妇”)；
  • 太太：一些地方指年长的妇人或曾祖父母，这里指自己的妻子；

六、常见问题

市面上同类型的算法基本以 “称谓-直接关系-称谓” 的方式实现，如：

代码语言：javascript复制
"爸爸": {
    "爸爸": "爷爷",
    "妈妈": "奶奶",
    "哥哥": "伯父",
    "弟弟": "叔叔",
    "姐姐": "姑妈",
    "妹妹": "姑妈",
    "丈夫": "未知",
    "妻子": "妈妈",
    "儿子": {"older": "哥哥", 'middle': "我", "younger": "弟弟"},
    "女儿": {"older": "姐姐", 'middle': "我", "younger": "妹妹"}
}

这样的结构主要有以下问题：

  1. 无法跨代直接查询，如：如何知道“舅妈的婆婆”是谁？
  2. 无法逆向查询称谓，如：“表哥的妈妈”的妈妈是“舅妈”、“姨妈”还是“姑妈”？
  3. 数据结构过于臃肿, 如：某个节点下可能会出现多个“未知”
  4. 无法兼容多种称呼，如：各地称呼不尽相同，“爸爸”也可以叫“父亲”、“爹地”
  5. 无法进行关系拓扑，如：“舅妈”和我什么关系？

七、本算法的原理

采用 “关系链-称谓集合” 哈希对的方式建立数据库，映射亲戚网络中的每个节点和自己的关系

数据结构

代码语言：javascript复制
'h':['老公','丈夫','先生','官人','男人','汉子','夫','夫君','相公','夫婿','爱人','老伴'],
'h,f':['公公','翁亲','老公公'],

每个称谓都可以找到相应的关系链，每个关系链同时有对应的称谓集合，这里需要引入自己“发明”的特殊语法标记

语法说明

代码语言：javascript复制
【关系】f:父,m:母,h:夫,w:妻,s:子,d:女,xb:兄弟,ob:兄,lb:弟,xs:姐妹,os:姐,ls:妹
【修饰符】 1:男性,0:女性,&o:年长,&l:年幼,#:隔断,[a|b]:并列

例如：

"f"对应着爸爸，那么："f,m"对应着奶奶,"f,f"对应着爷爷；

这样在查询关系的时候，只需要对关系链进行计算就好了，而不是对称谓进行字典查找

算法思路

  1. 当用户输入“舅妈的婆婆”，可以分解出两个对象“舅妈”和“婆婆”（前者的婆婆）
  2. 从“关系链-称谓集合”映射关系可知，这两个对象的关系链分别是："m,xb,w"和"h,m",合并后的关系即："m,xb,w,h,m"
  3. 此时关系链会出现冗余，需要进一步处理：
    • "w,h"表示“老婆的老公”，即自己，可直接将关系链简化成："m,xb,m"
    • 同理，"xb,m"表示“兄弟的妈妈”，即自己的妈妈，可将关系链再次简化为："m,m"
    • 当无法进一步简化时，就得到了“最简关系链”，将其带入亲戚关系数据库查询，便可知"m,m"即为自己的“外婆”
  4. 这样就将复杂的关系链转换成直接关系了，除此之外还可根据“关系链-称谓集合”反向通过称呼找到关系；

实现细节

  1. 如何实现关系链的简化？ 关系链为字符串，用正则表达式即可按情形匹配，同时做到“替换”的操作。由于所有非直接的关系，都是存在关系链表达的冗余。虽然冗余可能多层且复杂，只需要考虑两层关系中的去冗余，反复处理即可。
  2. 某些多层关系可能未必对应一种关系，如何解决关系的不唯一？ “爸爸的儿子”不一定是自己，也可能是自己的兄弟。在语法中引入了“隔断”和“并列”语法，可以借助正则表达式将此类不唯一的关系拆分为多组，每次再单独带入递归求最简解即可。
  3. 每个节点离自己远一层关系，节点数据便翻倍，如何解决数据量过大的问题？ 中国的亲戚关系存在一定规律，旁系分支大体由 分支节点 及其 子代关系 ，我们只需记录 分支节点 和 子代关系 即可。如：“舅表哥”和“堂哥”两者在和自己的关系链上存在一定相似，没必要记录两者所有关系。只需知道“舅表哥”是“舅舅”的后代，而“堂哥”是“叔伯”的后代，那么“舅表哥”和“堂哥”的所有后代及姻亲数据可以只存3部分。即： 舅表哥关系数据 = 舅舅（分支节点） 哥哥关系数据（子代关系）； 堂哥关系数据 = 叔伯（分支节点） 哥哥关系数据（子代关系）； 这样的关系有很多，如：“舅表”、“姑表”、“从堂”、“姑表叔表”等等，对关系数据进行拆分复用，即可以达到压缩数据量。同时在脚本运行中对 分支节点 和 子代关系 进行拼接即可组合出数据库。

八、开源协议

本项目基于 Apache[2] ，请自由地享受和参与开源。感谢mumuy[3]。和金陵科技学院的同学做出的努力

参考资料

[1]

如何安装 OpenHarmony ohpm 包: https://gitee.com/openharmony-tpc/docs/blob/master/OpenHarmony_har_usage.md

[2]

Apache: https://gitee.com/nutpi/relationship/blob/master/library/LICENSE

[3]

mumuy: https://github.com/mumuy/relationship

算法 语法 对象 集合 数据

0 人点赞