算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版） [Algorithms in C, Parts 1-4: Fundamentals, Data Structures, Sorting, Searching,Third Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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[美] 塞奇威克 著，霍红卫 译

图书标签:

• 算法
• C语言
• 数据结构
• 排序
• 搜索
• 编程
• 计算机科学
• 基础知识
• 第三版
• 经典教材

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111275718

版次：1

商品编码：10059373

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

外文名称：Algorithms in C, Parts 1-4: Fundamentals, Data Structures, Sorting, Searching,Third Edition

开

编辑推荐

　　《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》是Sedgewick彻底修订和重写的C算法系列。全书分为四部分，共16章。“基础知识”（第1～2章）介绍基本算法分析原理。第二部分“数据结构”（第3～5章）讲解算法分析中必须掌握的数据结构知识，主要包括基本数据结构、抽象数据结构、递归和树。第三部分“排序”（第6～11章）按章节顺序分别讨论基本排序方法（如选择排序、插入排序、冒泡排序、希尔排序等）、快速排序方法、归并和归并排序方法、优先队列与堆排序方法、基数排序方法以及特殊用途的排序方法，并比较了各种排序方法的性能特征。第四部分“搜索”（第12～16章） 在进一步讲解符号表、树等抽象数据类型的基础上，重点讨论散列方法、基数搜索以及外部搜索方法。
　　书中提供了用C语言描述的完整算法源程序，并且配有丰富的插图和练习。作者用简洁的实现将理论和实践成功地结合了起来，这些实现均可在真实应用上测试，使得《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》自问世以来备受程序员的欢迎。
　　《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》可作为高等院校计算机相关专业算法与数据结构课程的教材和补充读物，也可供自学之用。
　　《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》/为程序员提供了《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》的源代码和勘误表。

内容简介

　　《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》细腻讲解计算机算法的C语言实现。全书分为四部分，共16章。包括基本算法分析原理，基本数据结构、抽象数据结构、递归和树等数据结构知识，选择排序、插入排序、冒泡排序、希尔排序、快速排序方法、归并和归并排序方法、优先队列与堆排序方法、基数排序方法以及特殊用途的排序方法，并比较了各种排序方法的性能特征，在进一步讲解符号表、树等抽象数据类型的基础上，重点讨论散列方法、基数搜索以及外部搜索方法。书中提供了用C语言描述的完整算法源程序，并且配有丰富的插图和练习，还包含大量简洁的实现将理论和实践成功地相结合，这些实现均可用在真实应用上。
　　《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》内容丰富，具有很强的实用价值，适合作为高等院校计算机及相关专业本科生算法课程的教材，也是广大研究人员的参考读物。

作者简介

　　塞奇威克（Robert Sedgewick），拥有斯坦福大学博士学位（导师为donald E.Knuth），普林斯顿大学计算机科学系教授，Adobe Systems公司董事，曾是Xerox PARC的研究人员，还曾就职于美国国防防御分析研究所以及INRIA。除本书外，他还与Philippe Flajolet合著了《算法分析导论》一书。

内页插图

精彩书评

　　对于在数学分析方面不算熟练且需要留意理论算法的普通程序员来说，本书是一本可读性很强的优秀读本。他们应该会从中获益良多。
　　——Steve Summit，《C Programming FAQs》的作者

　　Sedgewick有一种真正的天赋，可以用易于理解的方式来解释概念。书中采用了一些易懂的实战程序，其篇幅仅有一页左右，这更是锦上添花。而书中大量采用的图、程序、表格也会极大帮助读者的学习和理解，这使本书更显得与众不同。
　　——William A. Ward，南亚拉巴马大学

目录

出版者的话
译者序
前言
第一部分 基础知识
第1章 引言1
1．1 算法1
1．2 典型问题—连通性2
1．3 合并－查找算法5
1．4 展望12
1．5 主题概述13

第2章 算法分析的原理15
2．1 实现和经验分析15
2．2 算法分析17
2．3 函数的增长19
2．4 大O符号23
2．5 基本递归方程27
2．6 算法分析示例29
2．7 保证．预测及局限性33

第二部分 数据结构
第3章 基本数据结构37
3．1 构建组件37
3．2 数组44
3．3 链表49
3．4 链表的基本处理操作54
3．5 链表的内存分配60
3．6 字符串63
3．7 复合数据结构66

第4章 抽象数据类型74
4．1 抽象对象和对象集76
4．2 下推栈ADT78
4．3 栈ADT客户示例79
4．4 栈ADT的实现84
4．5 创建一个新ADT87
4．6 FIFO队列和广义队列90
4．7 复制和索引项95
4．8 一级ADT99
4．9 基于应用的ADT示例106
4．10 展望110

第5章 递归与树111
5．1 递归算法111
5．2 分治法116
5．3 动态规划127
5．4 树133
5．5 树的数学性质138
5．6 树的遍历140
5．7 递归二叉树算法145
5．8 图的遍历149
5．9 综述155

第三部分 排序
第6章 基本排序方法157
6．1 游戏规则158
6．2 选择排序161
6．3 插入排序162
6．4 冒泡排序164
6．5 基本排序方法的性能特征166
6．6 希尔排序171
6．7 对其他类型的数据进行排序177
6．8 索引和指针排序180
6．9 链表排序185
6．1 0关键字索引统计188

第7章 快速排序191
7．1 基本算法191
7．2 快速排序算法的性能特征195
7．3 栈大小198
7．4 小的子文件201
7．5 三者取中划分203
7．6 重复关键字206
7．7 字符串和向量209
7．8 选择210

第8章 归并与归并排序213
8．1 两路归并213
8．2 抽象原位归并215
8．3 自顶向下的归并排序216
8．4 基本算法的改进219
8．5 自底向上的归并排序220
8．6 归并排序的性能特征223
8．7 归并排序的链表实现225
8．8 改进的递归过程227

第9章 优先队列和堆排序229
9．1 基本操作的实现231
9．2 堆数据结构233
9．3 基于堆的算法235
9．4 堆排序240
9．5 优先队列ADT244
9．6 索引数据项的优先队列247
9．7 二项队列250

第10章 基数排序258
10．1 位．字节和字259
10．2 二进制快速排序261
10．3 MSD基数排序265
10．4 三路基数快速排序271
10．5 LSD基数排序274
10．6 基数排序的性能特征278
10．7 亚线性时间排序280

第11章 特殊用途的排序方法284
11．1 Batcher奇偶归并排序284
11．2 排序网289
11．3 外部排序295
11．4 排序－归并的实现299
11．5 并行排序/归并303

第四部分 搜索
第12章 符号表和二叉搜索树307
12．1 符号表抽象数据类型308
12．2 关键字索引搜索311
12．3 顺序搜索313
12．4 二分搜索318
12．5 二叉搜索树321
12．6 BST的性能特征327
12．7 符号表的索引实现329
12．8 在BST的根节点插入332
12．9 其他ADT函数的BST实现336

第13章 平衡树343
13．1 随机化BST345
13．2 伸展BST350
13．3 自顶向下2-3-4树355
13．4 红黑树360
13．5 跳跃表368
13．6 性能特征374

第14章 散列377
14．1 散列函数377
14．2 链地址法385
14．3 线性探测法388
14．4 双重散列表392
14．5 动态散列表396
14．6 综述399

第15章 基数搜索402
15．1 数字搜索树402
15．2 线索406
15．3 帕氏线索413
15．4 多路线索和TST419
15．5 文本字符串索引算法430

第16章 外部搜索434
16．1 游戏规则435
16．2 索引顺序访问436
16．3 B树438
16．4 可扩展散列447
16．5 综述455

精彩书摘

　　还有一个例子出现在某种程序设计环境中，连通性可用来断言两个变量名是否等价。问题是在经过这样的断言序列之后，能够确定两个给定的名字是否等价。这个应用激发了我们打算考虑的几个算法的研制。它直接将我们的问题与一种简单抽象关联起来，为使算法具有广泛应用而提供了一种方法。我们即将看到这一点。
　　像上一段描述的变量名等价问题这样的应用程序要求我们把每个不同的变量名与一个整数关联起来。这种关联关系也隐含在前面描述的网络连接和电路连接的应用中。在第10章至第16章，我们将会以一种更高效的方法考虑提供这种连接关系的大量算法。因此，不失一般性，本章假设有N个对象，每个都与0一N一1之间的一个整数名对应。
　　我们正在寻求完成特定和良定义任务的程序，可能还想要解决其他许多相关的问题。在研制算法时我们面对的首要任务之一是确信我们已经以合理的方式指定了问题。我们要求算法的越多，它完成任务所需要的时间和空间越多。不可能量化这个关系，并且我们在发现一个问题难以求解或是求解代价昂贵，或是在好的情况下，发现算法可以比原始说明提供更多有用的信息时，我们常常修改这个问题的说明。
　　例如，我们的连通问题的说明只要求我们的程序知道任意给定对p—q是否是连通的，并不能够表明连接那个对的任何方式。添加这样一个说明的要求会使问题更加困难，会涉及其他的算法，我们将在第5章简略讨论，并在第7章详细讨论。
　　前面这段提到的说明要比原始说明要求更多的信息，我们也可以要求更少的信息。例如，我们可能只想回答这样的问题：“M个连接足以把Ⅳ个对象都连接起来吗？”这个问题表明，要研制一个高效的算法，常常需要我们对正在处理的抽象对象进行高级推理。在这种情况下，由图论基本结果可以得出所有Ⅳ个对象是连通的，当且仅当连通算法输出的对的个数恰好为N一1（见5．4节）。换句话说，连通算法永远不会输出多于N一1个对，这是因为一旦它输出N一1个对，则它从那个时刻遇见的任何对将会是连通的。因此，我们可以修改求解连通问题的程序，增加一个计数器就可以得到一个回答yes-no问题的程序，而不输出那些前面不连通的每个对，当计数器的值为N-1时，程序回答“yes”，否则回答“no”。这个问题只是我们希望回答关于连通性的许多问题中的一个例子。输入对的集合称为图（graph），输出对的集合称为图的生成树，它连接了所有对象。我们在第七部分考察图、生成树以及所有相关算法的性质。
　　……

前言/序言

　　写本书的目的是为了对当今使用最为重要的计算机算法做一综述，并为需要学习这方面知识的越来越多的读者提供基础的技术。本书可以在学生掌握了所需的基本程序设计技巧，熟悉了计算机系统，但还未学过计算机科学或计算机应用高级领域的专业课程的时候，用作计算机科学的第二。第三或第四门课程的教科书。此外，由于本书包含了大量有用算法的实现，以及关于这些算法的性能特征的详细信息，因而它还可用于自学，或者作为从事计算机系统或应用程序开发人员的参考手册。宽广的视角使得本书成为计算机算法领域最合适的入门读物。
　　对于新的一版，我不仅完全重写了它的内容，而且还添加了一千多个练习。一百多幅图表和数十个新程序。我还给所有图表和程序添加了详细的注释。新的素材不仅涵盖了新的主题，而且还包含对经典算法的更完整解释。抽象数据类型是这本书的重点，这使得程序应用更广泛，并且与现代面向对象的程序设计环境更紧密。读过本书旧版本的人一定会发现，新版本包含了更为丰富的新信息，所有读者将发现大量的教学资料为掌握基本概念提供了有效途径。
　　由于新的素材数量过多，所以我们把新版本分为两卷（每一卷的容量都大约为旧版本的大小），本书是第一卷。这卷书中包含了基本概念。数据结构。排序算法和搜索算法，第二卷涵盖的高级算法及应用是以第一卷的基本抽象概念和方法为基础的。这个新版中的关于基本原理和数据结构的所有素材几乎都是新的。
　　这本书不仅适合于程序员和计算机科学专业的学生，而且也适合于想利用计算机并想使它运行更快或是想要解决更大问题的人们。这本书中的算法代表了过去50年来所研究的知识主体。对于大量应用问题，这些知识主体已经成为有效使用计算机的不可缺少的部分。从物理学中的N-体模拟问题到分子生物学中的序列分析问题，在此所描述的基本方法在科学研究中已日显重要。另外，对于从数据库系统到Internet搜索引擎，这些方法已经成为现代软件系统的重要组成部分。随着计算机应用的覆盖面越来越广，基本算法的影响也日益显著。本书的目标是要提供一种资源，使广大学生以及专业人士可以了解并有效利用这些算法解决计算机应用中出现的问题。

《算法：C语言实现（第1-4部分）基础知识、数据结构、排序及搜索（原书第3版）》 内容概述 本书是一部关于算法及其C语言实现的权威著作，面向广大计算机科学专业的学生、研究人员以及对算法有深入需求的开发者。它以清晰的逻辑、严谨的数学分析和精炼的C语言代码，全面地阐述了算法设计与分析的核心概念。全书共分为四个部分，从基础知识入手，逐步深入到数据结构、排序和搜索等关键领域，为读者构建起扎实的算法理论和实践基础。 第一部分：基础知识 本部分是全书的基石，旨在为读者打下坚实的理论基础。内容涵盖了算法分析的基本方法，包括时间复杂度和空间复杂度的概念，以及如何使用渐近记号（如大O、大Ω、大Θ）来描述算法的效率。读者将学习到如何对算法进行初步的性能评估，并理解不同算法之间效率差异的重要性。此外，本部分还将介绍一些基础的数论概念和概率论知识，这些都将在后续章节中作为分析更复杂算法的工具。通过对这些基础知识的掌握，读者能够更深刻地理解算法的内在规律，并为后续的学习做好充分准备。 第二部分：数据结构 数据结构是组织和管理数据的方式，是构建高效算法的关键。本部分详细介绍了各种基本和高级数据结构的实现及其应用。读者将学习到数组、链表（包括单向链表、双向链表、循环链表）、栈、队列等线性数据结构的特性和操作。在此基础上，本书将深入探讨非线性数据结构，如树（包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉搜索树如AVL树和红黑树）、堆（最大堆和最小堆）以及图（包括邻接矩阵和邻接表表示法）。对于每种数据结构，本书不仅会详细讲解其原理和ADT（抽象数据类型）定义，还会提供清晰的C语言实现代码，并分析其各种操作的时间和空间复杂度。通过本部分的学习，读者将能够根据不同的问题需求，选择和设计最适合的数据结构来优化程序的性能。 第三部分：排序 排序算法是计算机科学中最基本也是最重要的算法之一。本部分系统地介绍了各种经典的排序算法，并对其进行了详细的分析和比较。读者将学习到简单排序算法，如插入排序、选择排序和冒泡排序，了解它们的工作原理和低效率的原因。随后，本书将重点讲解更高效的排序算法，包括： 分治法排序： 快速排序和归并排序。本书将详细剖析它们的分治思想、递归实现以及平均和最坏情况下的时间复杂度。 堆排序： 利用堆数据结构的特性实现高效排序。 计数排序、桶排序和基数排序： 这些是基于特定数据范围和分布的非比较排序算法，在特定场景下具有极高的效率。 对于每种排序算法，本书都提供了相应的C语言实现代码，并对其稳定性、原地性、时间复杂度和空间复杂度进行了深入的分析。此外，本书还会讨论排序算法的实际应用场景以及如何根据数据特征选择最优的排序方法。 第四部分：搜索 搜索算法是在数据结构中查找特定元素的有效方法。本部分将涵盖各种基本的搜索技术，并逐步过渡到更复杂的搜索应用。核心内容包括： 线性搜索： 对无序或有序序列进行逐个查找。 二分搜索： 在有序数组或有序数据结构中进行高效查找，深入分析其对数时间复杂度。 基于查找树的搜索： 结合第二部分介绍的二叉搜索树、AVL树和红黑树等数据结构，讲解如何进行高效查找。 哈希搜索： 介绍哈希表的原理，包括哈希函数的设计、冲突解决方法（如链地址法和开放地址法），以及哈希搜索的高平均查找效率。 图搜索算法： 讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），这些算法在图的遍历、连通性判断、最短路径查找等问题中至关重要。 本书将为每种搜索算法提供清晰的C语言实现，并详细分析它们的性能。读者将学会如何根据数据的特性和问题的需求，选择合适的搜索算法来高效地定位所需信息。 全书特点 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解算法的理论基础和数学分析，还提供了大量经过精心设计的C语言代码示例，方便读者动手实践和验证。 循序渐进的结构： 从基础概念到高级主题，层层递进，确保读者能够逐步掌握复杂的算法知识。 严谨的分析： 对每种算法的时间复杂度和空间复杂度进行了详尽的分析，帮助读者理解算法的性能瓶颈和优化方向。 丰富的应用场景： 结合实际问题，展示了各种算法在不同领域的应用，增强了学习的实用性。 高质量的C语言实现： 代码清晰、规范，易于理解和移植，是学习算法实现的宝贵参考。 通过阅读本书，读者将能够全面理解算法的核心思想，掌握常用的数据结构和算法，并能够运用C语言高效地实现和应用这些算法，从而在编程和软件开发中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

对于一本以“C语言实现”为名的书籍，我自然会对它提供的代码质量有着较高的要求。我希望书中的C语言代码不仅能够正确地运行，更要符合C语言的编程规范，易于阅读和理解。这意味着代码应该有良好的命名规范，清晰的缩进，以及必要的注释。我希望作者能够避免使用一些不常见的或者晦涩的C语言特性，而是采用大家都熟悉和接受的写法，这样才能更好地服务于读者学习算法的目的。我特别期待在讲解复杂算法时，代码能够被分解成小的、易于理解的函数，每个函数只负责一个特定的功能，这样可以大大降低理解难度。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的时候，我最关心的就是它能否提供一些“干货”。我之前也看过一些关于算法的书籍，有的过于理论化，读起来像是在啃一本数学教材，虽然概念讲得很全，但缺乏实践指导；有的又过于简单，只是泛泛而谈，很难学到实质性的东西。我希望这本书能够在理论与实践之间找到一个很好的平衡点。我期待它不仅能讲解算法的原理，还能展示如何在C语言中实现这些算法。更重要的是，我希望书中的实现能够高效、简洁、并且是经过优化的。例如，在讲解快速排序的时候，我希望能看到不只是简单的递归实现，还能有尾递归优化、三数取中等改进方法。

评分☆☆☆☆☆

在阅读技术书籍时，我常常会遇到一些难以理解的概念或者代码。这时候，我非常需要一些辅助性的资源来帮助我。我希望这本书能够提供一些学习上的引导，比如，在章节的结尾可以有一些练习题，让我能够检验学习成果。我还希望作者能够在书中推荐一些相关的参考资料，或者提供一个在线的交流平台，方便读者之间互相讨论，共同进步。我希望这本书不只是一个静态的知识载体，而是一个能够激发我持续学习和探索的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构，从目录上来看，似乎是按照“基础知识”、“数据结构”、“排序”、“搜索”这样一种循序渐进的逻辑来展开的。我个人是很喜欢这种编排方式的，因为这符合我学习计算机科学的习惯。首先，打牢基础，理解算法的基本概念、时间复杂度和空间复杂度这些核心要素，是后续深入学习的前提。然后，数据结构是算法的载体，理解链表、栈、队列、树、图等基本数据结构，才能更好地设计和实现算法。接着，排序和搜索是算法中最常见也是最重要的一类问题，掌握这些经典的算法，不仅能解决实际问题，还能为学习更复杂的算法打下基础。我希望这本书的每一个章节都能循序渐进，难度递增，并且在概念的讲解上，能够做到通俗易懂，避免过于晦涩的术语。

评分☆☆☆☆☆

学习算法的过程中，我最怕的就是遇到“死记硬背”的情况。我希望这本书能够引导我理解算法背后的设计思想和解决问题的思路，而不是仅仅让我去记住某个特定的算法步骤。例如，在讲解分治法的时候，我希望能够理解它“分而治之”的思想，以及如何在不同的问题中应用这个思想。在讲解贪心算法时，我希望能够理解它“局部最优解推导出全局最优解”的原则，以及判断一个问题是否适合用贪心算法的条件。

评分☆☆☆☆☆

我在学习过程中，经常会遇到一些算法的变种或者优化问题。我希望这本书能够对这些内容有所涉及。比如，在讲解树结构时，除了二叉搜索树，是否还能提到 AVL 树、红黑树这些平衡二叉树，以及它们是如何实现平衡的？在讲解图算法时，除了 BFS 和 DFS，是否能涉及到最短路径算法（如 Dijkstra、Floyd）或者最小生成树算法（如 Prim、Kruskal）？我对这些更高级、更具挑战性的算法非常感兴趣，如果这本书能够涵盖其中一部分，那将大大提升它的价值。

评分☆☆☆☆☆

理解算法的效率是衡量算法优劣的关键。我希望这本书能够系统地介绍时间复杂度和空间复杂度的分析方法，并且在讲解每一个算法的时候，都能对它们的效率进行详细的分析。这不仅仅是给出 O(n)、O(n log n) 这样的符号，而是能够清晰地解释为什么是这样的复杂度，以及如何通过分析算法的步骤来得出结论。我期待书中能够有图表或者表格来直观地展示不同算法在不同数据规模下的性能表现，这样有助于我更好地选择适合特定场景的算法。

评分☆☆☆☆☆

除了算法本身，我一直觉得数据结构的学习与算法是紧密相连的。这本书既然在目录中包含了数据结构，我希望它能够将数据结构与算法的应用结合起来讲解。例如，在讲解链表的时候，可以接着讲解如何用链表实现栈或队列，以及这些数据结构在算法中的应用场景。在讲解树结构的时候，可以结合它在查找、排序等方面的优势。我希望书中能够展示数据结构不仅仅是静态的结构，而是动态的、能够为算法提供强大支撑的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，说实话，如果单单从书名上看，确实很容易让人产生一种“它应该讲的是算法”的预期。而我拿到这本书的时候，也正是带着这样的期望。我一直以来都对计算机科学的基础知识抱有浓厚的兴趣，而算法无疑是这其中的核心。我期望这本书能够系统地、深入地讲解各种经典的算法，从基础的概念到更复杂的设计思想，都能有清晰的阐述。同时，我希望它能够提供不同算法的实现方式，尤其是使用C语言这样的底层语言来演示，这对于理解算法的运行机制非常有帮助。我期待书中能够有大量的代码示例，并且这些代码能够被清晰地注释，方便我去理解每一行代码的含义以及它在算法中的作用。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本好的技术书籍，除了内容本身，其排版和印刷质量也是非常重要的。我希望这本书的字体大小适中，行距舒适，不会让眼睛感到疲劳。页面的布局应该清晰明了，代码块能够得到很好的区分，公式和图表也应该清晰易读。我期待这本书的纸张质量不错，不易泛黄，能够经得起长时间的翻阅。毕竟，我希望这本书能够成为我学习路上的一个长期伙伴。

评分☆☆☆☆☆

正在阅读，感觉很不错，继续学习

评分☆☆☆☆☆

这个东西是真好，就是贵了点

评分☆☆☆☆☆

经典书籍，趁着活动买的，印刷质量不错，值得看看

评分☆☆☆☆☆

经典书籍，就是书的纸张较差，印字太透了。

评分☆☆☆☆☆

公司采购的图书，质量不错，值得推荐

评分☆☆☆☆☆

路德维希·维特根斯坦，于1889年4月26日出生于奥匈帝国的维也纳，父亲卡尔·维特根斯坦是欧洲钢铁工业巨头，母亲莱奥波迪内，哈耶克外祖父之姑表妹，是银行家的女儿。路德维希在八个子女中排行最小，有着四分之三的犹太血统，于纳粹吞并奥地利后转入英国籍。 维特根斯坦自幼跟随兄姊在家里接受教育，然而家庭教育的结果却无法使其达到正规高中的接纳标准。直到1903年在通过入学考试后前往林茨的一所以技术著称的中学学习，与阿道夫·希特勒是同学，不过尚未有确凿的证据表明这两位重要人物有过任何深入的交往。 和一些伟大人物一样，维特根斯坦在中学的成绩并不好，大都处于中下水平，在度过了三年的不愉快后，更带着高考的落败离开了这里。少年路德维希爱好机械与技术，十岁时就制出过一台简单实用的缝纫机。其最初的志向在于物理学，曾经渴望师从著名物理学家玻尔兹曼，然而，后者于1906年自杀，使得维特根斯坦的希望毁于一旦。随后维特根斯坦又立志成为一名工程师。 1906年，维特根斯坦前往柏林学习机械工程。1908年，进入英国曼彻斯特维多利亚大学攻读航空工程空气动力学学位。期间，为了彻底搞清螺旋桨的原理，同时出于对数学基础的兴趣，维特根斯坦阅读了伯特兰·罗素与怀特海合写的《数学原理》以及戈特洛布·弗雷格的《算术基础》。 在1911年夏天拜访了弗雷格后，维特根斯坦听从了这位逻辑学家的推荐，前往英国剑桥大学三一学院问学于罗素门下，后成为英国哲学家罗素的学生兼好友，罗素称这场相识是他一生中“最令人兴奋的智慧探险之一”。 路德维希·维特根斯坦，于1889年4月26日出生于奥匈帝国的维也纳，父亲卡尔·维特根斯坦是欧洲钢铁工业巨头，母亲莱奥波迪内，哈耶克外祖父之姑表妹，是银行家的女儿。路德维希在八个子女中排行最小，有着四分之三的犹太血统，于纳粹吞并奥地利后转入英国籍。 维特根斯坦自幼跟随兄姊在家里接受教育，然而家庭教育的结果却无法使其达到正规高中的接纳标准。直到1903年在通过入学考试后前往林茨的一所以技术著称的中学学习，与阿道夫·希特勒是同学，不过尚未有确凿的证据表明这两位重要人物有过任何深入的交往。 和一些伟大人物一样，维特根斯坦在中学的成绩并不好，大都处于中下水平，在度过了三年的不愉快后，更带着高考的落败离开了这里。少年路德维希爱好机械与技术，十岁时就制出过一台简单实用的缝纫机。其最初的志向在于物理学，曾经渴望师从著名物理学家玻尔兹曼，然而，后者于1906年自杀，使得维特根斯坦的希望毁于一旦。随后维特根斯坦又立志成为一名工程师。 1906年，维特根斯坦前往柏林学习机械工程。1908年，进入英国曼彻斯特维多利亚大学攻读航空工程空气动力学学位。期间，为了彻底搞清螺旋桨的原理，同时出于对数学基础的兴趣，维特根斯坦阅读了伯特兰·罗素与怀特海合写的《数学原理》以及戈特洛布·弗雷格的《算术基础》。 在1911年夏天拜访了弗雷格后，维特根斯坦听从了这位逻辑学家的推荐，前往英国剑桥大学三一学院问学于罗素门下，后成为英国哲学家罗素的学生兼好友，罗素称这场相识是他一生中“最令人兴奋的智慧探险之一”。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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