模式匹配是计算机领域中对字符串的一种基本运算,目的是在较长的序列中找出与给定模式相同或相似的所有子串。模式匹配在诸多领域中具有广泛的应用,如搜索引擎,金融分析,数据挖掘等。与传统模式匹配相比,带有间隙约束的模式匹配更具灵活性,其允许模式中包含指定范围的通配符数量,具有重要的研究意义。在一次性条件下的模式匹配中,模式中包含间隙约束且序列中同一位置的字符最多允许被模式使用一次,这种方法在生物信息学和序列模式挖掘等多方面具有重要的应用。与精确模式匹配相比,近似模式匹配不仅更具一般性,而且能够允许一定程度的数据噪音。但是目前大多数研究是海明距离下的近似模式匹配,这种匹配只关注整体差异,而忽略了局部字符间的近似程度,导致近似匹配结果存在较大误差。为了解决这个问题,本文在一次性条件下研究一种局部距离不超过δ且整体距离不超过γ的近似匹配,即一次性条件下（δ,γ）模式匹配问题（Delta and gamma Pattern matching under One-off condition,简称DPO）。本文首先给出问题的形式化定义,理论证明了该问题的计算复杂性为NP-Hard问题,然后将DPO问题转换为一棵δ-近似网树,并提出了一种启发式求解算法NetDPO（approximate Nettree for DPO）。该算法通过计算每个结点在γ距离内可达根结点的路径数,优先选择位置相关数较小的双亲结点,从而降低出现与δ-近似网树的相关性,得到一个局部最优解。在此基础上,结合最右双亲策略,选择两者中剩余出现数较大的出现,从而得到一个全局最优解。迭代此过程,最终找到DPO问题的最大解集。最后理论分析了NetDPO算法的空间复杂度和时间复杂度,并通过大量实验验证了本文所提算法在求解质量和近似匹配效果上的优越性。