DNA比对算法：BWT
BWT算法，实质上是前缀树的一种实现。那么什么是前缀树呢？
一、前缀树
对于问题p in S？如果S=rpq，那么p为S前缀rp的一个后缀。
于是，为了判断p in S 是否成立，我们找到S的所有前缀，然后逐一判断p是不是它们的后缀。为了加快效率，我们将所有的前缀建成一颗树，这棵树便是前缀树。下面，我们举例说明前缀树的建立过程和如何使用前缀树进行模式匹配。
前缀树的建立
假设S='acaacg',p='aac',那么我们首先找到S的所有前缀，如下
- a
- ac
- aca
- acaa
- acaac
- acaacg
于是，我们将这些前缀翻转过来，然后建立为一颗字典树，如下图
模式匹配
\(p='aac'\)，令\(p'=caa\)（即p的翻转）。显然，现在只需进行一次树的搜索，即可完成匹配。
如果在判断p in S 的同时，还需要得到p 在S 中的位置，那么只需在建树的时候，将每个字符的索引加上，例如
当然，也可以不保存索引，每次模式匹配结束时，沿着当前节点走下去，一直到为S[0]。
在节点中添加数字，有其他用处，详见我的另一篇博文广义后缀树的简介。
评价
我们可以看到，相对于常规的匹配算法，前缀树时间复杂度比较小，但占用空间较大。下面要说的BWT算法，就是解决这个问题的。
二、构建BWT(S)
仍然，以S='acaacg'为例。
也许，到这里，你还不清楚BWT变换和前缀树，有什么关系。那就接着往下看吧。
三、使用BWT,进行模式匹配
我们已经知道BWT(S)='gc\$aaac'，对BWT(S)中的字符进行排序得到S'='\$aaaccg'，得到下图形式的矩阵。
这个矩阵看起来，有些规律，但是又很奇怪。下面通过复原S的过程，我们来理解以下这个矩阵。
复原S
这个过程用语言描述比较麻烦，直接看图
按照图中(1)到(7)步，我们即可得到'$gcaaca'，于是S='acaacg'。
其中，斜线表示是，我们找到最后一列的某个符号，然后跳至这个符号在第一列的位置。比如，在第(2)步中，最后一列为第2个c，我们跳到第一行中第2个c的位置。
模式匹配
p='aac'，令\(p'='caa'\)，选取c作为起点，由于S中有两个c，因此有两种可能 的匹配。
- 从第一个c出发
- 从第二个c出发
因此，在方案2得到p',因此p in S是正确的。
几个问题
- 问题一：如何得到某个符号，在本列中是第几个？
显然，我们可以使用一个数组来保存。例如，对于'$gcaaca'，数组a=[1,1,1,1,2,2,3]。$ g c a a c a[1,1,1,1,2,2,3]
但是，还有一种省空间的办法。我们只保存串'$gcaaca'中某些字符的位置，这些字符我们称为checkpoint。
- 问题二：如何得到模式p在S中的位置？
匹配模式串之后，继续运行，直至\$，但是这样比较耗时。
另一种办法，在BWT串中记录相应的偏移。这种办法空间开销比较大，也可以采取类似于checkpoint的方法，记录部分的偏移。
四、待研究的问题
- 如何快速得到一个串的BWT编码?
- 如何允许部分匹配？
题外话
DNA比对还有一类快速的办法——使用哈希。