模式匹配问题在大数据时代下的信息检索、文本挖掘、网络安全以及生物信息学等很多领域都具有重要的应用价值,尤其是带有通配符的多模式近似匹配,相比正则表达式、单模式匹配和精确模式匹配,可以解决更加复杂的模式匹配问题,如从海量异构数据的碎片化知识中提取有价值的信息等。因此,根据带有通配符的模式特性,借助后缀树、后缀数组等高效的数据结构及其相应特性,对带有通配符的多模式近似匹配问题研究具有重要的研究意义和应用价值。目前对于带有通配符的模式匹配多是针对单模式匹配,而对于多模式匹配的研究更多的是针对精确匹配,对于带有通配符的多模式近似匹配问题的研究相对较少。而后缀树、后缀数组在精确字符串匹配中非常高效,常用于查找字符串中的频繁子串、最长重复子串、最长公共前缀及回文串等问题,而在近似匹配中多是理论分析,缺少实验分析及论证。因此,采用后缀树、后缀数组的方法进行带有通配符的多模式近似匹配研究具有重要的研究意义。本文在对国内外有关带有通配符的模式匹配、多模式近似匹配、后缀树和后缀数组在近似匹配中的理论研究以及其相关数据结构特性,进行分析总结的基础上,提出了基于后缀树和后缀数组的新算法,用于解决带有通配符的多模式近似匹配问题。本文的主要研究内容和创新之处,总结如下:（1）实现后缀树在近似模式匹配中的应用研究。给定一个由精确字符和通配符组成的模式P,在目标序列S中,查找该模式出现的次数或位置,即带有通配符的模式匹配。这一问题属于近似模式匹配,而后缀树常被用于精确模式匹配中,在近似模式匹配中多是理论分析。为此,本文结合后缀树的特性,采用两种方法实现了其在带有通配符的单模式近似匹配中的应用研究,然后通过算法设计及对比实验分析,总结出后缀树可以应用于带有通配符的近似模式匹配,但由于其建树需要一定的时间,对于带有通配符的单模式匹配问题,应用后缀树的方法存在局限性。（2）提出了基于后缀树的带有通配符多模式匹配算法MMST。通过上一个研究结果发现,后缀树可以应用于带有通配符的近似模式匹配中,但是因为建树耗时,不适用于单模式近似匹配。由于后缀树具有一次建树,多次使用的特性,为此,采用动态规划和编辑距离方法,设计实现了基于后缀树的带有通配符的多模式近似匹配算法MMST-S和MMST-L。根据模式中精确字符的长度选用不同的算法,通过算法设计以及在真实的生物信息学数据中进行对比实验论证。实验结果表明,后缀树可以应用于多模式近似匹配中,当目标序列不变时,匹配模式数量越多,MMST算法相比其他对照算法,算法效率越高。（3）提出了基于后缀数组的带有通配符的多模式匹配算法MMSA。后缀数组是一种在后缀树的基础上进行优化的、更加高效一种的数据结构。相比后缀树,后缀数组将所有后缀按照字典顺序进行排序,并存储在数组中。尽管排序会耗用一定的时间,但是排序后的后缀,结合后缀数组的其他特性,可以更加高效地排除更多不可能存在匹配结果的位置。因此,后缀数组也可应用于带有通配符的多模式匹配问题。通过在DNA序列和蛋白质序列中的实验论证,验证了基于后缀数组的带有通配符的多模式近似模式匹配算法MMSA,在目标序列不改变时,MMSA算法相比其他对照算法,随着模式数量增多,算法效率越好,在某些条件下优于基于后缀树带有通配符的多模式匹配算法。