动态编程之序列比对：Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman算法

1. 加分规则

S（a,b) = 10 (a=b）

S（a,b) = -3（a!=b）

S（a,b) = -5（a='_' or b='_')

通常DNA和RNA，Protein都有打分矩阵，Protein常用打分矩阵BLOSUM62

2. 动态规划算法：

全局比对算法Needleman-Wunsch思路：从第一个到最后一个，一个个比，一条序列比个遍，然后得出最优解

example：

局部比对Smith-Waterman算法：

example：

综合比较：

首先，在初始化阶段，第一行和第一列全填充为 0（而且第一行和第一列的指针均为空）。

第二，在填充表格时，如果某个得分为负，那么就用 0 代替，只对得分为正的单元格添加返回指针。

最后，在回溯的时候，从得分最高的单元格开始，回溯到得分为 0 的单元格为止。除此之外，回溯的方式与 Needleman-Wunsch 算法完全相同