序列相似性比对是生物信息学中基本的信息处理方法，它对于发现生物序列中的功能、结构和进化的信息具有非常重要的意义。主要思想就是运用某种特定的数学模型或算法，找出两个或多个序列之间的最大匹配碱基或残基数，比对的结果反映了算法在多大程度上反映了序列之间的相似性关系以及它们的生物学特征。因此，生物信息学中分析的序列相似性比对的简单有效算法一直是生物学家关心的问题，序列比对也是计算生物学中解决象序列装配，进化树重构及基因组分析等众多问题的第一步。进行序列相似性比对的算法很多，而这些算法大多数都是基于动态规划算法，只是在其基础上进行了不同程度的改进而已。根据同时比对的序列数目的不同，将序列相似性比对算法分成双序列相似性比对算法和多序列相似性比对算法。 本文在第二章前三节详细地介绍了这些基于动态规划算法的序列相似性比对算法。所有这些算法有个共同的特点：算法是字符串比较算法，序列的比较是字符上的比较，它们的差异性体现在彼此间存在不同的子序列或子结构，而相似性体现在它们有共同的子序列或子结构，因此我们很自然的会想到寻找生物序列的最长公共子序列，这就是所谓的LCS问题。近两年国内外一些学者给出了DNA序列的图形表示，用几何的方法比较生物序列，这些理论已经基本成熟。我们在第四节介绍了DNA序列图形表示的相关理论并给出了一种基于二维图形表示的寻找生物序列和生物结构的最长公共子序列的算法，该算法简单并可视化。很适合用于生物序列的比较和分析。在第三章给出了用于寻找mRNA序列和蛋白序列的最优局部对比和全局对比的对比算法。