为一个家谱管理程序设计一种数据结构，以一个四代人，12个家庭成员为例，（A有3个孩子A1、A2、A3；A1无子；A2有2个孩子A21、A22，A3有3个孩子A31、A32、A33；A22有1个孩子A221；A31有2个孩子A311，A312,；其余尚无子）。要求： 1、画出该家谱示意图； 2、为该族谱设计存储结构，并画出该族谱的存储结构示意图； 3、请根据你设计的数据结构，设计一种高效算法来查找族谱中哪一代的人数最多！请写出算法思想以及算法步骤

1. 家谱示意图：

      A
   /  |  \
 A1  A2  A3
     / \
   A21 A22
        |
      A221
     /   \
  A311   A312

2. 存储结构设计：
为了实现高效算法，我们可以采用树形结构来存储家谱信息。每个节点包括以下信息：

- 该节点的名字
- 该节点的父亲节点
- 该节点的第一个孩子节点
- 该节点的下一个兄弟节点

根据该设计，我们可以得到以下结构体定义：

struct Node {
    string name;  // 名字
    Node* father; // 父亲节点
    Node* first_child; // 第一个孩子节点
    Node* next_sibling; // 下一个兄弟节点
};

并且，我们可以创建一个指向根节点的指针 `root`，来表示整个家谱的起点。

3. 查找算法设计：
为了查找哪一代的人数最多，我们可以采用深度优先遍历算法，遍历整个家谱，记录每一代的人数，找到最多人数的那一代。

具体算法步骤如下：

- 从根节点开始，深度优先遍历整个家谱，记录每个节点的深度。
- 在遍历的过程中，用一个数组 `count` 记录每一代的人数。
- 遍历到一个节点时，将该节点所在的一代人数加一，即 `count[depth]++`。
- 遍历结束后，统计 `count` 数组中的最大值，即可得到哪一代的人数最多。

具体实现如下：

int count[10] = {0}; // 初始化每一代人数为 0
int max_generation = 0; // 记录哪一代的人数最多

void dfs(Node* node, int depth) {
    if (node == nullptr) return;
    count[depth]++;
    if (depth > max_generation) max_generation = depth;
    dfs(node->first_child, depth+1);
    dfs(node->next_sibling, depth);
}

int find_max_generation(Node* root) {
    dfs(root, 0);
    int max_count = 0;
    for (int i = 0; i <= max_generation; i++) {
        if (count[i] > max_count) {
            max_count = count[i];
        }
    }
    return max_count;
}

最后，调用 `find_max_generation(root)` 即可得到哪一代的人数最多。