称呼计算引擎
族谱软件最容易被忽视、却最难做对的一件事：给定任意两个节点，自动算出他们之间该怎么称呼——堂哥、表姐、姑父、二嫂、外孙、连襟……
这是云族记技术密度最高的模块。本文讲清楚它的思路，以及一个反直觉的设计决策：为什么没有用"最短路径"算法。
称呼不是"距离"，是"关系结构"
初学者（包括我最初的版本）很容易想到：把家族建成一张图，两个人之间的关系就是图上的路径，用 BFS 求最短路径就行。
这个思路是错的，原因有三个：
- 父系血亲是一棵严格的树，路径本来就唯一。 每个人有确定的父和母，两个人的血亲关系只有一条确定的上行路径，根本不需要"搜索"，需要的是定位他们的最近共同祖先（LCA）。
- 最短路径不等于正确称呼。 亲属称呼由一串多维特征共同决定：共同祖先是谁、各自离共同祖先几代、走父系还是母系、双方性别、谁年长。同样相隔 3 跳，可能是"表哥"也可能是"姑父"，跳数完全不携带这些信息。
- 配偶是双向边，图里有环。 BFS 在含环的图里会绕圈，并且可能选中一条"跳数最短但语义错误"的路径（比如通过配偶绕回血亲）。
所以最终的方案不是图搜索，而是**"定位共同祖先 → 提取关系特征 → 查规则表"**。
四步流水线
对"观察者（当前登录的人）"和"目标节点"，称呼计算分四步：
观察者 + 目标节点
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① 构造观察者节点
登录者在当前这棵树上以什么身份存在？
是本家血亲，还是嫁/娶进来的配偶？挂到正确的位置。
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② 提取关系特征 extractFeature
沿父/母边向上找最近共同祖先（LCA）
得到：代差、父系/母系、双方性别、长幼、排行 …
（姻亲关系再套一层"桥接特征"）
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③ 规则表匹配 lookupKinship
拿特征去查一张 200+ 条的亲属规则表
命中一个关系代号（如 elderMaleCousinPaternal）
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④ 渲染成中文称谓
关系代号 → 中文词（堂哥/表姐/姑父…）
再按排行加前缀（大哥、二嫂）+ 性别/长幼修正
实在算不出 → 安全兜底为对方姓名，而不是瞎叫第②步：关系特征长什么样
找到最近共同祖先后，两个人的关系可以被一组特征确定性地描述，例如：
- 共同祖先往下，观察者这一支几代、目标那一支几代（代差）
- 这一支走的是父系还是母系（决定"堂"还是"表"）
- 双方性别（决定"哥/嫂""姐/姐夫"）
- 谁年长、排行第几（决定"大哥/二哥"）
"堂"和"表"的区别，本质就是父系/母系这一个特征位；"哥/姐/弟/妹"的区别是性别 + 长幼。特征对了，称呼就是唯一的。
第③步：规则表，而不是无穷的 if-else
中文亲属称谓极其庞杂（父系/母系、血亲/姻亲、长辈/平辈/晚辈、排行、性别组合下来上千种）。没有写成一大坨嵌套 if，而是沉淀成一张声明式规则表：
- 每条规则是"一组特征模板 → 一个关系代号"；
- 匹配方式是子集匹配：规则模板里的特征都被满足就算命中；
- 规则在表里的先后顺序就是优先级，特殊情况排在通用情况前面；
- 姻亲通过"桥接特征"嵌套表达，比如"我血亲的配偶""我配偶的血亲"。
这样新增一种称呼，往往只是往表里加一行规则，不用改动计算引擎本身。
第④步：双向各算一遍
关系是双向的：我叫他"表哥"，他就该叫我"表弟/表妹"。引擎对两个方向各自完整重算一次，而不是简单取反——因为反过来时代差、性别、长幼全都变了。最后把关系代号翻译成中文词，并按排行加上"大/二/三"前缀。
姻亲关系的五级回落
血亲靠共同祖先就能定位，但一旦关系里夹了"婚姻"这座桥，就要分情况。引擎按下面的顺序逐级回落判定，命中即停：
- 血亲（有共同祖先）
- 真实直系（跨分身、跨家族的直接血缘）
- 我血亲的配偶（如我的"嫂子""姑父"）
- 我配偶的血亲（如我的"岳父""内兄"）
- 我配偶的血亲的配偶
这保证了无论两个人之间隔了几段婚姻，都能落到一个确定的关系类型上。
几个容易做错、被专门处理的细节
- 堂/表是中性词，兄弟/姐妹是性别配对词。 "堂亲、表亲"不要求同性；但"哥哥/妹妹"必须双方性别已知且符合同性条件，否则不显示该称呼。
- 同母异父的半同胞走独立的母系规则，不能和普通兄弟混为一谈。
- 母系/外亲的长幼按出生日期判定，父系按族谱排行判定——因为不同家族之间的"排行"不可横向比较。
- 配偶分身不能回落去用他在自己本家的血缘，否则会把"配偶家的某人"误判成我的直系亲属。
- 性别未知就不硬猜：该节点称呼留空、回落到姓名，绝不根据位置推断性别后乱叫。
为什么这套设计经得起复杂数据
它在项目里经过了真实的复杂家族样本和回归测试验证：多段婚姻、跨代配偶、同族婚姻、过继/外亲、一个人在多个家族的分身……这些在传统"树"模型里会直接报错或画错的情况，在"特征 + 规则表"模型下都能落到一个确定、可解释的称呼上。
核心算法是纯函数、无副作用的：同样的节点和关系，任何人来算结果都一样，这让它可以被大量样例做自动化回归，而不依赖手动点界面验证。