令$Calls$表示CFG中所有函数调用节点的集合。基于调用字符串的方法，定义上下文敏感信息为：

$$ Contexts = Calls^{\leq ~k} $$

其中k是一个正整数。通过选择这种调用上下文，我们可以获得类似于函数克隆或内联的效果，但实际上不改变CFG。

这个想法是用一个元组$(c1, c2,\dots,c_m) \in Calls^{\leq k}$ 标识调用栈上的前m个调用点。如果$(e_1,\dots,e_n) \in (Contexts \rightarrow States)^n$ 是一个格元素，那么$e_i(c_1, c_2,\dots, c_m)$ 提供了一个抽象状态，用于近似表示可能出现在第i个CFG节点的运行时状态；假设包含该节点的函数是从c1调用的，而包含c1的函数是从c2调用的，依此类推。元组的长度被限制，以确保$Contexts$是有限的。由空元组表示的上下文，记为 $\epsilon$，因此在主函数中启动执行时标识为空的调用栈。元组 $(c_1, c_2,\dots, c_m)$，其中m < k，标识高度为m的调用栈（在这种情况下，$c_m$必须是主函数中的调用节点）；而m = k的元组标识至少为m的调用栈高度（直观地说，长度大于k的调用字符串会被截断）。

    分析的最坏情况复杂性显然受到k的选择影响。

    为了演示调用字符串方法，我们再次考虑应用于第8.2节中的程序的符号分析。让c1和c2分别表示程序中主函数中的两个调用节点。为简单起见，我们将关注k = 1的情况，这意味着Contexts = { $\\epsilon$ , c1, c2}，因此分析只跟踪最顶层的调用站点。现在我们可以定义分析约束，以便在函数f的入口处获得以下格元素：

这个格元素对于不同的调用者具有不同的抽象值，具体取决于调用者。请注意， $\epsilon$ 上下文的信息是不可达的，因为f不是主函数，而是始终从c1或c2执行的。

    在函数调用时的参数传递方式与无上下文分析相同，但现在需要考虑调用上下文。假设w是一个函数调用节点，v是被调用的函数$f(b_1,\\dots,b_n)$的入口节点。那么对于抽象状态 $s_w^{c'}$ 定义如下：

这个定义描述了从w到v的数据流，类似于无上下文的变体，但现在使用了调用节点的上下文c’作为参数。这个定义还模拟了如果该节点和上下文的组合是不可达的话（可能是因为分析尚未遇到该节点和上下文的任何数据流），那么从调用节点w中不会出现新的数据流。

    对于函数入口节点v的约束规则可以写成如下形式：

其中$w \in pred(v)$，c’是上下文集合中的一元。简言之，对于调用节点w处的任何调用上下文c’，通过计算函数参数构建一个抽象状态$s_w^{c'}$，然后传播到函数入口节点v处的调用上下文c。在这种k = 1的简单情况下，调用节点w直接用作函数入口节点的上下文c，但对于较大的k值，需要表达调用站点如何被推送到堆栈中（由调用上下文的调用字符串表示）。

    或者可以将约束规则表示为一个方程，通过收集所有相关调用节点和上下文的抽象状态来实现：

与上下文无关的变体相比，v处的抽象状态现在是由上下文c参数化的，并且我们只包含与c匹配的调用节点的信息。

    假设v是一个保存返回值的after-call节点，该返回值存储在变量X中，$v'$ 是相关的call节点，w是pred(v)中的函数退出节点。节点v的约束规则合并了来自 $v'$ 的抽象状态和来自w的返回值，现在考虑了调用上下文和可达性：

请注意，使用这种上下文敏感性，$v'$ 既是一个调用节点又是一个调用上下文，而result的抽象值是从调用上下文 $v'$ 中的退出节点w中获取的。