进化树的重建是生物信息学中一个非常重要的研究课题。利用进化树，我们可以研究物种进化关系和对新的物种进行归类。大量的建树方法可以被分为为距离法，最大简约法，最大似然法等三类。本文提出了两种构建进化树的新方法。第一种是双重选择法（Double selctionmethod，以下简称DS)。Gronau和Moran曾经提出DLCA方法用于构建进化树，我们的另外一个方法称为改进的DLCA方法（以下简称MDLCA）。为了测试了这两种方法建树的准确性，我们选取了一些数据集并且与邻接法（neighborjoining以下简称NJ），非加权平均配对法和DLCA方法进行比较。测试的结果表明这两种方法与邻接法在构建进化树中都有很好的表现。在某些数据集的进化树构建中DS法甚至比NJ法更准确。此外，我们还研究了这两种方法在构建进化树方面的不同。