Какие методы выравнивания данных используются в компьютерных алгоритмах?

Некоторые методы выравнивания данных, которые используются в компьютерных алгоритмах:

• Глобальное выравнивание. en.wikipedia.org www.progkids.com Выравнивает всю длину последовательностей. www.progkids.com Пример алгоритма — Нидлмана–Вунша, основанный на динамическом программировании. en.wikipedia.org
• Локальное выравнивание. en.wikipedia.org www.progkids.com Ищет похожие участки в последовательностях. www.progkids.com К этому методу относится, например, алгоритм Смита–Уотермана. en.wikipedia.org
• Гибридные методы. en.wikipedia.org Ищут наилучшее возможное частичное выравнивание двух последовательностей. en.wikipedia.org Это полезно, когда нисходящая часть одной последовательности перекрывается с восходящей частью другой. en.wikipedia.org
• Прогрессивные методы. en.wikipedia.org ru.ruwiki.ru Генерируют выравнивание нескольких последовательностей. en.wikipedia.org Сначала выравнивают наиболее похожие последовательности, а затем последовательно добавляют к выравниванию менее связанные последовательности или группы. en.wikipedia.org
• Итерационные методы. en.wikipedia.org ru.ruwiki.ru Оптимизируют целевую функцию на основе выбранного метода оценки выравнивания путём назначения начального глобального выравнивания, а затем перестройки подмножеств последовательностей. en.wikipedia.org
• Консенсусные методы. ru.ruwiki.ru Пытаются выбрать оптимальное множественное выравнивание из различных множественных выравниваний одного и того же набора входных данных. ru.ruwiki.ru Примеры: M-COFFEE и MergeAlign. ru.ruwiki.ru

Выбор метода зависит от задачи, объёма данных и нужной точности. www.progkids.com