模式匹配作为数据挖掘领域的重点研究方向之一,被广泛应用于生物医学、市场营销以及电子信息等诸多领域。间隙约束下的模式匹配规定模式串的项与项存在一定的间隔,从而寻找到满足用户特定需要的频繁模式。无重叠条件作为其中的一种形式,即要求任何两个出现不能在同一位置共用目标序列串中相同位置的字符,其相对于传统的模式匹配而言,可以为用户提供更有价值的信息。但是,在无先验知识的情况下,如何设定间隙是难以解决的一个问题。因此,本文对无间隙约束下无重叠条件模式匹配的问题展开了深入的研究。本文主要的研究内容和相关工作如下:1.提出了无间隙约束下无重叠条件的模式匹配问题,并对此进行了严格的定义。该问题具有四个重要特征,一是无间隙约束;二是出现用序列的下标元组表示;三是无重叠条件;四是在线求解。2.设计了一种高效的在线匹配算法SNGP-Best,该算法运用数据结构中的队列来解决模式匹配的问题,通过计算模式串的长度来确立队列的个数,然后采用在线计算的方式进行求解。3.选取真实的生物序列片段,通过与多种算法进行实验结果的分析和对比,验证SNGP-Best算法的求解的完备性以及性能的高效性。由于该问题是基于模式匹配的研究,因此,可以将其合理地应用于序列模式挖掘中,解决更有价值的问题。