Teraz nie wiem czy to jest optymalne ani sensowne

smith_waterman.py

def smith_waterman(seq1, seq2):
    """Algorym podobny do algorytmu Smitha-Watermana dla naszych celów
    :rtype : float
    :return: wynik porównania dwóch sekwencji binarnych rozszerzonych o tolerancję (podobieństwo w %)
    :param seq1: sekawencja binarna z dodaną tolerancją
    :param seq2: sekwencja binarna z dodaną tolerancją
    """
    m = len(seq1)
    n = len(seq2)

    def s(a, b):
        """
        :param a: 0,1,2
        :param b: 0,1,2
        :return: wynik porównania
        """
        if a == 2:
            return b
        elif b == 2:
            return a
        else:
            return 2

    tablica = [[0] * (m + 1), [0]]
    for wiersz in xrange(1, n + 1):
        for kolumna in xrange(1, m + 1):
            lewy = tablica[1][kolumna - 1] - 1
            gorny = tablica[0][kolumna] - 1
            skos = tablica[0][kolumna - 1] + s(seq1[kolumna - 1], seq2[wiersz - 1])
            tablica[1].append(max(lewy, gorny, skos))
        tablica[0] = tablica[1]
        tablica[1] = [0]
return float(tablica[0][m]) / (n + m)