字符串题在力扣里的占比一直都不低翻开热题 100 和剑指 Offer随便就能数出几十道。我早期刷题最怕碰到字符串因为总觉得它变化多端有的题考基础 API有的题考双指针有的题一上来就要上 KMP、动态规划光是边界条件就够喝一壶。但刷到后面我才发现字符串题其实是最有套路可循的一类题核心就那几个模型练熟之后反而比链表、树更容易拿分。这篇文章就从我自己的刷题经验出发把力扣上字符串相关的经典题目拆开讲一遍包括双指针、哈希计数、滑动窗口、回文、匹配这几个高频方向也会把我踩过的坑和刷题顺序建议一起整理出来。适合刚开始刷力扣、想在字符串题上建立体系的新手也适合刷过一些题但总在边界条件上翻车的老选手。1. 字符串题目为什么值得单独拆开讲1.1 字符串题在面试和笔试中的出镜率先看数据。力扣热题 100 里字符串相关的题目占了差不多四分之一不管你是准备校招还是社招这套题都是绕不开的。而很多公司的技术面试手写代码环节尤其喜欢出字符串题原因很简单——字符串题能在一道题里同时考察编码基本功、边界处理能力和算法模型识别能力一行代码里就塞满了细节。有些人觉得字符串题不就是调用一下 API 吗截个串、找个子串、反转一下有什么难的。但真到了面试手写代码的时候你会发现字符串 API 的花活根本救不了你因为面试官考的是你能不能在不依赖高级 API 的情况下用最基本的数组操作把问题解决。这也解释了为什么力扣上字符串题从简单到困难跨度极大同一个方向能出出十几种变形。字符串另一个特点是对语言特性极其敏感。同样是反转字符串C 里可以直接操作 stringJava 需要转成 char[]Python 用切片一步到位。这种差异不但影响代码写法还影响时间复杂度和内存占用所以刷字符串题必须对语言本身的字符串实现有足够了解这就是我把它单独拉出来讲的原因。1.2 字符串题真正的三个难点第一点是字符串的不可变性。除了 C 的 stringJava 和 Python 的字符串默认都是不可变对象每次拼接、替换、插入都会生成新的字符串对象。如果刷题时没注意这一点很容易写出 O(n^2) 甚至更差的代码测试用例一长就超时。第二点是边界条件特别多。空字符串、单字符、全是空格、首尾带空格、大小写混排、数字符号混在一起、超长字符串这些情况一旦考虑不周就会出现数组越界、死循环、答案错误。力扣上很多字符串题第一次提交不过不是因为算法想错了而是因为边界用例没有照顾到。第三点是模型识别难。字符串题表面看起来都差不多实际上底层可能考的是双指针、滑动窗口、哈希计数、回溯、动态规划、KMP 匹配看不出考点就无从下手。比如同样是“子串”两个字“无重复字符的最长子串”考滑动窗口“最小覆盖子串”也是滑动窗口但“最长回文子串”考的是中心扩展或动态规划完全不是一个思路。1.3 字符串题的核心解题模型总览我把字符串题按底层模型归纳成了六类先列个总表后面再逐个展开核心模型适用场景代表题目双指针反转、比较、回文判断344 反转字符串、125 验证回文串滑动窗口最长/最短子串、覆盖子串3 无重复字符最长子串、76 最小覆盖子串哈希计数异位词、频次统计49 字母异位词分组、242 有效字母异位词回溯分割、组合、排列131 分割回文串、17 电话号码字母组合动态规划最长回文、编辑距离5 最长回文子串、72 编辑距离字符串匹配模式串查找28 找出字符串中第一个匹配项的下标这六个模型基本覆盖了力扣上八成以上的字符串题剩下两成是数学计算、栈模拟等混合型题目。掌握了这些模型之后刷题时的状态会从“这题没见过”变成“这题能套哪个模型”本质上是给自己装了一个问题分类器。2. 核心细节字符串处理的基础功2.1 不可变字符串与可变字符数组先说一个最基础但也最容易被忽略的点不同语言里字符串到底能不能原地修改。C 的 std::string 是可变的你可以直接写 s[i] a也能对 string 调用 reverse、sort 这类算法但 Java 的 String 和 Python 的 str 都是不可变对象一旦创建就不能修改其中的某个字符。这就带来一个实际的刷题差异。比如“反转字符串”这道题要求不使用额外空间原地修改输入数组在 C 里可以直接用 swap 操作 string 或 vectorchar在 Java 里如果输入是 String就必须先转成 char[]操作完再转回来在 Python 里字符串不能原地改要么用 list(s) 转成列表再反转要么用切片 s[::-1] 生成新字符串。很多新手在 Java 或 Python 下写反转题第一反应是直接操作字符串结果发现编辑器直接报错就是因为没理解不可变性。频繁拼接字符串是另一个重灾区。Java 里循环中用 拼接字符串每拼一次都会生成新的 String 对象循环 n 次就是 O(n^2) 的时间和 O(n) 的额外内存数据量大一点直接 TLE 和内存爆掉。正确做法是用 StringBuilder 或 StringBuffer。Python 里也一样频繁拼接用 .join(list)不要用 。C 的 string 在 capacity 足够时开销不大但如果反复扩容也会有性能损耗所以大循环里最好先 reserve 一下容量再拼接。2.2 C 里字符串的几种存储形态C 里字符串有三种常见存储形态std::string、char 数组、const char* 指针。很多刷题新手被这三种形态绕晕看到题目里的参数是 string底层却要求你用 C 风格字符串的思维去处理非常容易踩坑。std::string 是 C 标准库的字符串类自带 size()、length()、substr()、find() 等方法内存自动管理刷题首选它。char s[] 是字符数组长度必须包含结尾的 \0比如 char s[] abc 实际占用 4 个字节。const char* p 是字符串字面量的指针它指向常量区的数据不能通过 p 修改内容。字符串数组的初始化也有讲究。定义 string 数组可以这样写string arr[] {hello, world};定义指针数组存放字符串可以写const char* arr[] {hello, world};。两者看起来差不多实际上差别很大string 数组里每个元素都是完整的 string 对象有独立的生命周期指针数组里每个元素只保存了字符串首地址真正的字符串字面量存放在常量区如果用 char* 接收那就不能修改内容用 const char* 才是安全的。这个细节在嵌入式或者底层开发中特别常见比如跨任务传递字符串时很多人直接传一个 char* 指针出去但接收方不知道这块内存什么时候被释放就会产生悬垂指针。刷力扣的题虽然不涉及这些工程场景但理解 char* 和 string 的区别能帮你更好地理解题目输入参数到底是哪一种排查越界问题时也更有方向。2.3 常用 API 速查清单字符串题的很多解法都是常用 API 的组合把这些 API 背熟能省下大量试错时间。我整理了一份平时常用的清单不同语言各有差异刷题时直接对照着用操作CJavaPython获取长度s.length() / s.size()s.length()len(s)取子串s.substr(pos, len)s.substring(begin, end)s[begin:end]查找子串s.find(sub)s.indexOf(sub)s.find(sub)分割字符串需手写或配合 strtoks.split(regex)s.split(sep)替换字符循环 赋值s.replace(old, new)s.replace(old, new)大小写转换tolower/toupper 循环toLowerCase() / toUpperCase()s.lower() / s.upper()排序字符sort(s.begin(), s.end())转 char[] 再 Arrays.sort.join(sorted(s))字符串转数字stoi(s) / atoi(s.c_str())Integer.parseInt(s)int(s)数字转字符串to_string(num)String.valueOf(num)str(num)这里有几个特别容易踩的坑。C 的 s.length() 返回的是无符号数 size_t如果直接和负数比较负数会先转成一个巨大的无符号数条件判断结果完全相反。我之前写过 while (i s.length() - 1) 这样的代码当 s 为空时 s.length() - 1 会变成无符号数下溢直接导致死循环后来统一改用 int n s.length() 先存一下再比较才安稳。Java 的 substring 在 JDK 7u6 之前是 O(1) 返回原字符串的视图之后变成了 O(n) 拷贝所以在循环里频繁截取子串也会产生 O(n^2) 的开销。Python 的切片同样是 O(n) 复制不要以为写起来简单就随便用。理解了这些 API 背后的实现写出来的代码才不会在复杂度的坑里反复打转。3. 经典题目实操双指针、哈希与滑动窗口3.1 反转字符串双指针入门模型力扣 344 反转字符串是一道不能再基础的题直接给字符数组要求原地反转。解法就是双指针一头一尾往中间走交换对应位置的字符直到两个指针相遇。代码几行就写完void reverseString(vectorchar s) { int left 0, right s.size() - 1; while (left right) { swap(s[left], s[right]); left; right--; } }复杂度是 O(n) 时间、O(1) 额外空间干净利落。这道题的变体“反转字符串中的单词”LeetCode 151 就要多绕一个弯了它要求把句子里的单词顺序反转但单词内部的字母顺序不变同时还要把多余空格去掉。我在拿到这种题时第一反应是先把整个字符串反转一次这样所有单词的顺序反过来了但每个单词内部也是反的然后再对每个单词做一次局部反转单词内部就恢复正常了。这个思路很经典能在 O(1) 额外空间下解决实现时还需要额外处理空格。C 代码如下string reverseWords(string s) { reverse(s.begin(), s.end()); int n s.size(); int idx 0; for (int i 0; i n; i) { if (s[i] ! ) { if (idx ! 0) s[idx] ; int j i; while (j n s[j] ! ) { s[idx] s[j]; j; } reverse(s.begin() idx - (j - i), s.begin() idx); i j; } } s.resize(idx); return s; }这里的 idx 是写入指针它原地覆盖原字符串同时把多余空格剔除掉。每次写入一个单词后对这段区间做局部反转就能把单词内部恢复成正确顺序。整个算法时间 O(n)额外空间 O(1)。如果你在做笔试而不是大厂手撕也可以直接用 split 分割后拼接但面试时能写出这个原地版本会加分不少。3.2 无重复字符的最长子串一套滑动窗口模板打天下LeetCode 3 是字符串题里出镜率极高的一道给定一个字符串 s找出其中不含重复字符的最长子串长度。这道题能进热题 100 是有原因的因为它把滑动窗口这个高频模型的模板完整地演示了一遍。核心思路是维护一个左指针和一个右指针右指针不断向右扩展用一个哈希表记录窗口内每个字符最近出现的位置。当右指针遇到一个已经在窗口内的字符时左指针需要跳到上一次出现位置的下一个位置跳过重复字符。这里有个细节是 left 要用 max 更新因为 left 可能已经被其他字符推得更远了int lengthOfLongestSubstring(string s) { unordered_mapchar, int last; int left 0, ans 0; for (int right 0; right s.size(); right) { if (last.count(s[right])) { left max(left, last[s[right]] 1); } last[s[right]] right; ans max(ans, right - left 1); } return ans; }这个模板可以套用到很多字符串子串问题。比如 LeetCode 567 字符串的排列判断 s2 中是否包含 s1 的某个排列套路上是固定窗口大小等于 s1 的长度维护两个哈希表比较字符频次。再看 LeetCode 438 找到字符串中所有字母异位词同样是固定窗口滑动把每个窗口的字符频次和 p 的频次比较。还有一类题目的条件复杂一些比如给定一个只包含 r、g、b 三种字符的字符串 s求长度为 m 的子串中有多少个满足某种颜色数量条件。这种题本质上就是固定窗口 计数窗口向右滑动时更新三种字符的数量每次滑动后检查条件。只要把滑动窗口模板写熟这类题都能十分钟内拿下。3.3 字母异位词分组排序与哈希的配合LeetCode 49 字母异位词分组输入是若干单词要求把由相同字母组成的单词归到一组。比如 [eat, tea, tan, ate, nat, bat]eat、tea、ate 就是一组。最直观的做法是把每个单词按字母排序排序结果相同的单词就是同一组。用排序后的字符串作为 key原字符串作为 value 存入哈希表最后把所有 value 收集起来就是答案。C 实现如下vectorvectorstring groupAnagrams(vectorstring strs) { unordered_mapstring, vectorstring mp; for (string s : strs) { string key s; sort(key.begin(), key.end()); mp[key].push_back(s); } vectorvectorstring res; for (auto p : mp) res.push_back(p.second); return res; }这个解法的时间复杂度是 O(nklogk)n 是字符串数量k 是单个字符串的最大长度。力扣上很多字符串排序相关的题目走的都是这个路子比如判断两个字符串是否互为字母异位词 LeetCode 242直接排序后比较即可。如果想优化到 O(nk)可以把排序换成计数数组生成 key。比如用一个长度为 26 的数组统计每个字母出现次数然后拼成一个字符串作为哈希键。这个方案在面试中讲出来会比排序更亮眼因为时间复杂度和哈希键的信息量都更优。要注意的是有些题目要求忽略字母大小写来比较那就先把字符统一转成小写或者大写再生成 key这一步很多新手会漏掉。字符串排序本身也是热点考点比如 LeetCode 451 根据字符出现频率排序把字符串按字符出现频率降序重新排列。这类题背后的逻辑就是“统计频次 排序 重新拼接”掌握哈希计数的基本盘之后变化再多也能应对。3.4 字符串转整数边界处理是最大的坑LeetCode 8 字符串转换整数是我早期刷题时最强的一道它不讲什么高深算法纯粹考你边界处理做得到不到位。题目要求实现一个类似 atoi 的函数跳过前导空格处理正负号读取连续数字遇到非数字字符停止数字溢出时返回 INT_MAX 或 INT_MIN。这题最容易翻车的点就是溢出判断。我最早写的是 num 用 int 保存每次 num num * 10 digit 之前先判断是否超过 INT_MAX / 10判断逻辑一错答案就崩。后来为了保险直接用 long long 存循环里判断超过 INT_MAX 就提前返回代码反而更好写int myAtoi(string s) { int i 0, n s.size(); while (i n s[i] ) i; int sign 1; if (i n (s[i] || s[i] -)) { sign (s[i] -) ? -1 : 1; i; } long long num 0; while (i n isdigit(s[i])) { num num * 10 (s[i] - 0); if (num * sign INT_MAX) return INT_MAX; if (num * sign INT_MIN) return INT_MIN; i; } return (int)(num * sign); }这里有几个点值得注意。isdigit 要包含头文件 cctype但力扣环境通常已经引入。空字符串、只有正负号、正负号后面没有数字、数字中间夹着其他字符、首字符就是非数字字符这些情况都要在测试时单独验证。字符串转数字这种操作在真实业务里也比比皆是数据库里的日期字符串转日期格式、配置文件里的数字串解析、用户输入的数字校验核心都是同一个问题先清理空白再判断符号再逐位转换同时处理异常。刷这道题时积累的边界处理经验落到实际工作中非常实用。4. 进阶题型的处理套路4.1 回文串系列中心扩展和双向删除回文串在字符串题里是一大门类。LeetCode 5 最长回文子串是经典中的经典给定一个字符串返回其中最长的回文子串。解法有多重动态规划 O(n^2)、中心扩展 O(n^2)、Manacher 算法 O(n)。面试最常考察的是中心扩展法思路很朴素回文串是关于中心对称的我们枚举每个可能的中心位置向两边扩展直到两侧字符不同为止。中心有两种情况一个字符作为中心对应奇数长度回文两个相邻字符共同作为中心对应偶数长度回文。所以枚举时要同时检查这两种中心。C 核心代码如下string longestPalindrome(string s) { int n s.size(); int start 0, maxLen 0; auto expand [](int left, int right) { while (left 0 right n s[left] s[right]) { left--; right; } return right - left - 1; }; for (int i 0; i n; i) { int len1 expand(i, i); int len2 expand(i, i 1); int len max(len1, len2); if (len maxLen) { maxLen len; start i - (len - 1) / 2; } } return s.substr(start, maxLen); }扩展函数返回的是实际回文长度因为退出循环时 left 和 right 分别多走了一位。中心扩展的时间复杂度是 O(n^2)空间 O(1)对一般面试题已经完全够用。Manacher 虽然能做到 O(n)但实现复杂度高如果不是专门钻研这类题可以放到后面再学。回文串还有一个很常见的变形“给定一个仅由小写英文字母组成的字符串 s找出所有删除该位置字符后能使剩余字符串成为回文串的位置”。这种题典型的思路是先用双指针从两端往中间比较如果发现左右字符不相等那么只需要考虑删除左边那个字符或右边那个字符然后检查剩余部分是否为回文。LeetCode 680 验证回文串 II 就是“判断能否通过删除一个字符变成回文串”的版本把思路改一下就能处理“返回布尔值”而不是“找出所有位置”的变体。在 n 比较小的前提下“找出所有位置”可以朴素一点枚举每个位置 i删除它然后用双指针判断剩余字符串是否回文时间复杂度 O(n^2)n 在几百以内完全可行。如果 n 很大就要结合前缀和或者 Manacher 预处理优化这种题更多出现在竞赛里笔试很少考到先把朴素思路吃透最重要。4.2 字符串匹配KMP 到底要不要背LeetCode 28 实现 strStr()也就是找出模式串在文本串中第一次出现的位置这类问题在字符串题里属于老牌考点。最简单的解法是双循环暴力匹配外层遍历文本串内层对每一个位置尝试匹配模式串时间复杂度 O(n*m)。数据量小的时候完全够用但面试官一般会追问能不能优化这时候就得搬出 KMP 算法。KMP 的核心是 next 数组也叫前缀函数它记录了模式串中每个前缀的最长相等前后缀长度。当匹配失败时不需要从头开始匹配而是根据 next 数组把模式串向右滑动一大段从而把时间复杂度降到 O(nm)。next 数组的构建是理解 KMP 的关键。以模式串 “ababc” 为例它的前缀函数在位置 4 的值是 2表示前缀 “abab” 的最长相等前后缀是长度为 2 的 “ab”。匹配失败时模式串指针回退到 j next[j - 1]文本串指针不需要回退这就是 KMP 高效的根本原因。手写 KMP 的代码量大概三十行面试前最好能默写一遍因为很多面试官就喜欢考这种“基础但有点门槛”的算法。但我也要说句实话在实际刷题和笔试中如果你的目标是快速 AC直接用语言内置的查找函数更稳妥。C 的 s.find(sub)Java 的 indexOfPython 的 s.find(sub) 都能直接解决这道题。KMP 的真正价值在于理解字符串匹配的底层原理以及面对“找最小重复子串”、“判断字符串是否由某个子串循环构成”这类变体题时你能立刻想到用前缀函数解决。所以我的建议是原理必须懂模板可以备着但不要无脑背。4.3 分割与回溯全排列思想在字符串题里的应用字符串题里还有一大类是分割和组合典型代表是 LeetCode 131 分割回文串和 LeetCode 17 电话号码的字母组合。这类题底层全是回溯算法模板化很高掌握了套路之后一通百通。以 131 分割回文串为例给定字符串 s要求把所有可能的分割方式都输出且每个分割后的子串都是回文串。思路是 DFS 从左到右扫描枚举从当前位置开始的所有可能子串如果子串是回文串就加入路径然后继续递归处理剩余部分。每次递归结束后回溯弹出最后一个元素。C 代码如下vectorvectorstring partition(string s) { vectorvectorstring res; vectorstring path; functionvoid(int) dfs [](int start) { if (start s.size()) { res.push_back(path); return; } for (int end start; end s.size(); end) { if (isPalindrome(s, start, end)) { path.push_back(s.substr(start, end - start 1)); dfs(end 1); path.pop_back(); } } }; dfs(0); return res; }isPalindrome 函数就是双指针判断子串是否回文代码简单不另写了。这类回溯题的共同特点是递归处理子问题、路径记录、剪枝跟求全排列、组合的模板几乎一模一样。我在刷完 131 之后再做 17 电话号码的字母组合就顺手多了因为它的 DFS 框架完全一样只是每一层可选择字符集不同。在实际工程中字符串分割也是高频操作。比如解析 URL 参数、处理模板字符串、CSV 解析全都要用分割加判断。力扣上的分割题练好了回到业务里写解析逻辑会顺手很多这也是我建议大家不要跳过回溯专题的原因。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 超时问题暴力解法什么时候不可行字符串题最容易踩的高空陷阱就是复杂度爆表。我见过不少人做“无重复字符的最长子串”时三重循环枚举所有子串再判重等提交才发现超时。判断暴力解法可不可行第一件事是看数据规模如果 n 在 10^5 量级O(n^2) 基本必挂必须想 O(n) 或 O(nlogn) 的解法如果 n 只有 100暴力反而往往是最不易出错的方案。循环内拼接字符串是另一个隐性的高复杂度来源。比如在 for 循环里写res s[i] res每次都是 O(n) 的拷贝整体 O(n^2)数据一大就炸。正确做法是先把字符收集到 vector 或 list最后再一次性拼接成字符串。刷题的时候如果遇到 TLE先别急着换算法检查一下代码里有没有在循环里做字符串拼接、substring、replace 这类 O(n) 操作很多时候改掉这几点就能直接 AC。滑动窗口和双指针的核心价值就在于把 O(n^2) 的暴力降成 O(n)它们不是靠什么高深数学公式而是靠“复用前一次的计算结果”不让重复的信息白白丢弃。能用哈希和双指针解决的问题尽量不要写嵌套循环去暴力重算。5.2 边界条件空串、全同字符、超大输入字符串题里 80% 的提交失败都和边界条件有关。我总结了一份自查清单每次写完代码先拿这些用例过一遍能省下不少提交次数空字符串处理函数会不会越界。只包含一个字符的字符串。所有字符都相同的长字符串比如 “aaaaaa”。首尾带空格的句子。全部由空格组成的字符串。大小写字母同时存在且相同字母的大小写互为干扰。包含数字、符号、字母的混合串。字符串长度刚好达到题目上限的超长输入检查会不会超时或溢出。数字转换题的正负数边界比如 “-2147483648” 和 “2147483648”。一个我印象很深的例子是“反转字符串中的单词”很多解法在全部是空格时会出错因为有的实现会对空字符串取 s.size() - 1得到无符号数下溢。类似这种问题用 int 显式保存长度可以避免大部分坑。养成写完代码先跑边界用例的习惯比多刷十道题都管用。5.3 语言差异的坑每个语言在字符串题上都有自己的脾气。C 里 char* 和 string 混用容易踩到 \0 截断的问题网上一搜“C 语言输入字符串输出二维码图像例程”这类问题你就会发现根源都是没有正确理解字符串结尾标志。Java 里 String 的不可变性、substring 的拷贝加上常量池的比较陷阱写起来要格外小心。Python 虽然语法简单但切片复制、join 的用法都要习惯不然很容易写出隐式 O(n^2) 的代码。还有一个容易被忽视的问题字符串比较的大小写敏感性。力扣的算法题默认比较是区分大小写的但真实业务中很多数据库默认不区分大小写比如某些库的字符串模式查询你查大写字母它可能也会匹配小写字母。另外数据库里的空值 NULL 和空字符串 是两回事用 或 ! 去过滤空字符串时NULL 值往往不会被查出来这个坑在 Oracle 和 MySQL 里都特别常见。算法题里虽然没有这些数据库语义但理解 size 为 0 的字符串和不存在字符串的区别对写对边界判断很有帮助。语言差异造成的 bug 往往比算法思路错误更隐蔽因为它们不会报错只是结果不对。排查这种问题没有捷径只能靠多写多踩坑把常见的语言陷阱记成自己的笔记。5.4 力扣刷题顺序建议很多人拿到力扣热题 100 就从头开始刷刷几道链表题就放弃了。刷字符串题其实可以按模型分类逐个击破效率高很多。我按自己的经验整理了一个推荐顺序你可以照着练阶段核心内容推荐题目第一阶段熟悉字符串 API 和基础操作344 反转字符串、541 反转字符串 II、709 转换成小写字母、557 反转字符串中的单词 III第二阶段双指针与滑动窗口3 无重复字符的最长子串、76 最小覆盖子串、567 字符串的排列、438 找到字符串中所有字母异位词第三阶段哈希与排序242 有效的字母异位词、49 字母异位词分组、451 根据字符出现频率排序第四阶段回文与字符串匹配125 验证回文串、5 最长回文子串、680 验证回文串 II、28 找出字符串中第一个匹配项的下标第五阶段动态规划与回溯进阶72 编辑距离、131 分割回文串、139 单词拆分重点提醒第一阶段千万别跳别看它简单很多人在 541 反转字符串 II 里就会因为边界条件卡住。第二阶段的滑动窗口是字符串题的重中之重一定要做到不看题解也能默写模板。第三阶段的哈希题是性价比最高的面试命中率极高。第五阶段对新手来说可以放缓先把前四个阶段吃透字符串题就已经能超过大多数人了。说点我个人体会。我刷字符串题半年多最大的感悟是不要一开始就背模板要先学会把乱糟糟的题目翻译成熟悉的模型。看到“最长子串”想到滑动窗口看到“反转”想到双指针看到“异位词”想到哈希计数。每刷一道题把它的边界条件记进笔记下次再碰到同类题就能少踩一半坑。字符串题是真的刷一道顶一道模型识别能力上来了后面就是流水线操作。