对于一般的家谱树(一般的多叉树)来说，我们可以很清楚的看出层次关系，树的层数表示代数（一共多少代人），树的最后一层表示最后一代人，由于多叉链表法表示的不方便，因此被迫无奈采用孩子兄弟表示法(二叉链表法)

假设我的家谱是这样的：

           

转换成孩子兄弟表示法后是这样的：

           

      我们要做的是：这时我们要找有多少代人，以及最后以一代人出来。

     如果根据第一个图来说找代数就是树的高度，最后一代人就是树的最后一层，二叉链表法中却不如第一个图来的直观，但是只要把握二叉链表法的本质还是很清晰的，根据孩子兄弟表示法的特性，（看二叉链表法的图）结点3的左子树保存的是其孩子，结点3的右子树保存的是其堂兄弟(对照第一个图来看)。假设我们每一个节点都有一个变量用来存储它是第几代的，那么从结点1开始，我们要找结点10是第几代的话，应该这么做：结点1是第一代，然后经过结点5是第二袋，然后看到结点10是第三代。因为第i个结点的左子树是他的孩子，既然是孩子，代数必须+1，而右子树是和第i结点同辈份的（堂兄弟），因此不能加1。本质来说就是往左走代数+1，向右走代数不变。这就是这题目的思路，通过这个方法你就可以知道有多少代人了，且每个节点都有保存了代数信息（用变量存起来了），再次遍历树把最后一代的结点输出即可。清晰了吗？清晰了我就开始写程序。

本人李普云 ，在本族中属于云字辈。上辈属于树字辈，孙子李吉鑫属于吉字辈 。由于当今的字辈打破了常规 。加之族谱只有十余代 。因无依据 。吉字辈以后用什么字辈 。也就只能根据以后的具体情况来确定了 。。。。

　　族脉家谱是一个免费的个人单机版家谱编纂软件。它继承了“族脉网”原有网络版上的主要服务功能，同时充分利用了个人电脑上的各项特有功能，实现了为用户提供了一个兼而有之、取长补短的第二服务平台。

这款族脉网的用户端软件是利用近几年来最新个人电脑上的软件技术制作的。它无论在数据的存储、处理、以及用户编纂家谱的流程上都做了精心细致的设计。与网络版服务相比，“族脉家谱”单机版软件的长处是反应速度能大大提高了许多，这样在编纂家谱时的用户体验便得到明显改善。

结合“族脉网”的网络服务，我们的用户可以实现所有家谱编纂的功能需求，如无限排版打印、支持多种日历输入、发表抒怀、撰写文选、与亲友交流和设立纪念馆，等等。

　　族脉家谱依托的族脉网是一个最俱权威性、集全面数字化编辑功能、和提供家谱、家书、家史、家庭档案、以及缅怀纪念馆的服务网站。“族脉网”为人们在网络世界里提供了一个以家族血脉为线索，积淀历史、缅怀纪念先人、寄托和凝聚情感、激励和启发后人的开放平台。与其它家谱软件或网站相比，“族脉网”提供了一个真正数字化的网络、和单机的双平台环境。

此外，它的服务不提供影印家谱、不灌水、也不暗插木马、更一改纯单机版软件那种“独唱独秀”而无法调动其余成员参与建谱的局面。通过网络和单机这两个平台的有机互动和联系，“族脉网”网络和其“族脉家谱”的服务囊括了世系图谱的编辑，成员、配偶和好友内容的编辑，家谱打印，数据备份、导入，家谱树图的拷贝和粘贴，家谱继承权的移交，隐私保护，乃至家谱与家谱之间相互关联而方便浏览的“亲友链接”，缅怀纪念馆等多项功能。与国外的软件或服务相比，“族脉网”充分考虑了中国家谱对“字辈派语”、“谱牒堂号”、子女排行和成册排序区别、始祖基准动态定位、以及阴阳历日期输入等特别需求。

在打印功能上，“族脉网”还特别解决了对无限量配偶、子女成员的排版打印的经典难题，以及家庭成员之间的“跳转链接”、“世代标注”、以及“辈份优先，家庭一体；成册第一，排行第二”等问题。

　　族脉家谱的主要功能如下：

1． 家谱数据录入：如家谱的先公略史、堂号、字辈派语、设定开放状态以保证网络的浏览安全性。

2． 成员数据录入：如成员的名字、世号、字辈、成员、配偶以及好友信息和、成员的重大事记。

3． 家谱操作功能：包括编辑、删除、添加，拷贝及粘贴功能。

4． 搜索排序成员功能：输入家谱成员的关键词查找你需要的成员，以及整理显示和家庭立的排行次序。

5． 统计功能：软件中会自动统计家谱总人数、总辈份、性别、在世人数以及辞世人数。

6． 名人集锦：可以突出家谱成员中有重大地位的成员。

7． 打印功能：将族脉家谱中的数据备份上传到族脉网中可以实现家谱的无限排版打印，如电子书和壁挂图两个格式。

http://wwwcrskycom/soft/31713html您可以下载本软件后打开帮助项，里面有软件的使用说明。

数组是最简单也是最常见的数据结构。它们的特点是可以通过索引（位置）轻松访问元素。

它们是做什么用的？

想象一下有一排剧院椅。每把椅子都分配了一个位置（从左到右），因此每个观众都会从他将要坐的椅子上分配一个号码。这是一个数组。将问题扩展到整个剧院（椅子的行和列），您将拥有一个二维数组（矩阵）。

特性

链表是线性数据结构，就像数组一样。链表和数组的主要区别在于链表的元素不存储在连续的内存位置。它由节点组成——实体存储当前元素的值和下一个元素的地址引用。这样，元素通过指针链接。

它们是做什么用的？

链表的一个相关应用是浏览器的上一页和下一页的实现。双链表是存储用户搜索显示的页面的完美数据结构。

特性

堆栈是一种抽象数据类型，它形式化了受限访问集合的概念。该限制遵循 LIFO（后进先出）规则。因此，添加到堆栈中的最后一个元素是您从中删除的第一个元素。

堆栈可以使用数组或链表来实现。

它们是做什么用的？

现实生活中最常见的例子是在食堂中将盘子叠放在一起。位于顶部的板首先被移除。放置在最底部的盘子是在堆栈中保留时间最长的盘子。

堆栈最有用的一种情况是您需要获取给定元素的相反顺序。只需将它们全部推入堆栈，然后弹出它们。

另一个有趣的应用是有效括号问题。给定一串括号，您可以使用堆栈检查它们是否匹配。

特性

队列是受限访问集合中的另一种数据类型，就像前面讨论的堆栈一样。主要区别在于队列是按照FIFO（先进先出）模型组织的：队列中第一个插入的元素是第一个被移除的元素。队列可以使用固定长度的数组、循环数组或链表来实现。

它们是做什么用的？

这种抽象数据类型 (ADT) 的最佳用途当然是模拟现实生活中的队列。例如，在呼叫中心应用程序中，队列用于保存等待从顾问那里获得帮助的客户——这些客户应该按照他们呼叫的顺序获得帮助。

一种特殊且非常重要的队列类型是优先级队列。元素根据与它们关联的“优先级”被引入队列：具有最高优先级的元素首先被引入队列。这个 ADT 在许多图算法（Dijkstra 算法、BFS、Prim 算法、霍夫曼编码 ）中是必不可少的。它是使用堆实现的。

另一种特殊类型的队列是deque 队列（双关语它的发音是“deck”）。可以从队列的两端插入/删除元素。

特性

Maps （dictionaries）是包含键集合和值集合的抽象数据类型。每个键都有一个与之关联的值。

哈希表是一种特殊类型的映射。它使用散列函数生成一个散列码，放入一个桶或槽数组：键被散列，结果散列指示值的存储位置。

最常见的散列函数（在众多散列函数中）是模常数函数。例如，如果常量是 6，则键 x 的值是x%6。

理想情况下，散列函数会将每个键分配给一个唯一的桶，但他们的大多数设计都采用了不完善的函数，这可能会导致具有相同生成值的键之间发生冲突。这种碰撞总是以某种方式适应的。

它们是做什么用的？

Maps 最著名的应用是语言词典。语言中的每个词都为其指定了定义。它是使用有序映射实现的（其键按字母顺序排列）。

通讯录也是一张Map。每个名字都有一个分配给它的电话号码。

另一个有用的应用是值的标准化。假设我们要为一天中的每一分钟（24 小时 = 1440 分钟）分配一个从 0 到 1439 的索引。哈希函数将为h(x) = x小时60+x分钟。

特性

术语：

因为maps 是使用自平衡红黑树实现的（文章后面会解释），所以所有操作都在 O(log n) 内完成；所有哈希表操作都是常量。

图是表示一对两个集合的非线性数据结构：G={V, E}，其中 V 是顶点（节点）的集合，而 E 是边（箭头）的集合。节点是由边互连的值 - 描述两个节点之间的依赖关系（有时与成本/距离相关联）的线。

图有两种主要类型：有向图和无向图。在无向图中，边(x, y)在两个方向上都可用：(x, y)和(y, x)。在有向图中，边(x, y)称为箭头，方向由其名称中顶点的顺序给出：箭头(x, y)与箭头(y, x) 不同。

它们是做什么用的？

特性

图论是一个广阔的领域，但我们将重点介绍一些最知名的概念：

一棵树是一个无向图，在连通性方面最小（如果我们消除一条边，图将不再连接）和在无环方面最大（如果我们添加一条边，图将不再是无环的）。所以任何无环连通无向图都是一棵树，但为了简单起见，我们将有根树称为树。

根是一个固定节点，它确定树中边的方向，所以这就是一切“开始”的地方。叶子是树的终端节点——这就是一切“结束”的地方。

一个顶点的孩子是它下面的事件顶点。一个顶点可以有多个子节点。一个顶点的父节点是它上面的事件顶点——它是唯一的。

它们是做什么用的？

我们在任何需要描绘层次结构的时候都使用树。我们自己的家谱树就是一个完美的例子。你最古老的祖先是树的根。最年轻的一代代表叶子的集合。

树也可以代表你工作的公司中的上下级关系。这样您就可以找出谁是您的上级以及您应该管理谁。

特性

二叉树是一种特殊类型的树：每个顶点最多可以有两个子节点。在严格二叉树中，除了叶子之外，每个节点都有两个孩子。具有 n 层的完整二叉树具有所有2ⁿ-1 个可能的节点。

二叉搜索树是一棵二叉树，其中节点的值属于一个完全有序的集合——任何任意选择的节点的值都大于左子树中的所有值，而小于右子树中的所有值。

它们是做什么用的？

BT 的一项重要应用是逻辑表达式的表示和评估。每个表达式都可以分解为变量/常量和运算符。这种表达式书写方法称为逆波兰表示法 (RPN)。这样，它们就可以形成一个二叉树，其中内部节点是运算符，叶子是变量/常量——它被称为抽象语法树（AST）。

BST 经常使用，因为它们可以快速搜索键属性。AVL 树、红黑树、有序集和映射是使用 BST 实现的。

特性

BST 有三种类型的 DFS 遍历：

所有这些类型的树都是自平衡二叉搜索树。不同之处在于它们以对数时间平衡高度的方式。

AVL 树在每次插入/删除后都是自平衡的，因为节点的左子树和右子树的高度之间的模块差异最大为 1。 AVL 以其发明者的名字命名：Adelson-Velsky 和 Landis。

在红黑树中，每个节点存储一个额外的代表颜色的位，用于确保每次插入/删除操作后的平衡。

在 Splay 树中，最近访问的节点可以快速再次访问，因此任何操作的摊销时间复杂度仍然是 O(log n)。

它们是做什么用的？

AVL 似乎是数据库理论中最好的数据结构。

RBT（红黑树） 用于组织可比较的数据片段，例如文本片段或数字。在 Java 8 版本中，HashMap 是使用 RBT 实现的。计算几何和函数式编程中的数据结构也是用 RBT 构建的。

在 Windows NT 中（在虚拟内存、网络和文件系统代码中），Splay 树用于缓存、内存分配器、垃圾收集器、数据压缩、绳索（替换用于长文本字符串的字符串）。

特性

最小堆是一棵二叉树，其中每个节点的值都大于或等于其父节点的值：val[par[x]]