希尔(Shell)排序又称为缩小增量排序，它是一种插入排序。它是直接插入排序算法的一种威力加强版。

该方法因DL．Shell于1959年提出而得名。

希尔排序的基本思想是：

把记录按步长 gap 分组，对每组记录采用直接插入排序方法进行排序。 随着步长逐渐减小，所分成的组包含的记录越来越多，当步长的值减小到 1 时，整个数据合成为一组，构成一组有序记录，则完成排序。

我们来通过演示图，更深入的理解一下这个过程。

在上面这幅图中：

初始时，有一个大小为 10 的无序序列。

• 在第一趟排序中，我们不妨设 gap1 = N / 2 = 5，即相隔距离为 5 的元素组成一组，可以分为 5 组。

  接下来，按照直接插入排序的方法对每个组进行排序。

• 在第二趟排序中，我们把上次的 gap 缩小一半，即 gap2 = gap1 / 2 = 2 (取整数)。这样每相隔距离为 2 的元素组成一组，可以分为 2 组。

  按照直接插入排序的方法对每个组进行排序。

• 在第三趟排序中，再次把 gap 缩小一半，即gap3 = gap2 / 2 = 1。 这样相隔距离为 1 的元素组成一组，即只有一组。

  按照直接插入排序的方法对每个组进行排序。此时，排序已经结束。

需要注意一下的是，图中有两个相等数值的元素 5 和 5 。我们可以清楚的看到，在排序过程中，两个元素位置交换了。

所以，希尔排序是不稳定的算法。

核心代码

public void shellSort(int[] list) {
   int gap = list.length / 2;

   while (1 <= gap) {
       // 把距离为 gap 的元素编为一个组，扫描所有组
       for (int i = gap; i < list.length; i++) {
           int j = 0;
           int temp = list[i];

           // 对距离为 gap 的元素组进行排序
           for (j = i - gap; j >= 0 && temp < list[j]; j = j - gap) {
               list[j + gap] = list[j];
           }
           list[j + gap] = temp;
       }

       System.out.format("gap = %d:\t", gap);
       printAll(list);
       gap = gap / 2; // 减小增量
   }
}

希尔排序的算法性能

步长的选择是希尔排序的重要部分。只要最终步长为1任何步长序列都可以工作。

算法最开始以一定的步长进行排序。然后会继续以一定步长进行排序，最终算法以步长为1进行排序。当步长为1时，算法变为插入排序，这就保证了数据一定会被排序。

Donald Shell 最初建议步长选择为N/2并且对步长取半直到步长达到1。虽然这样取可以比O(N2)类的算法（插入排序）更好，但这样仍然有减少平均时间和最差时间的余地。可能希尔排序最重要的地方在于当用较小步长排序后，以前用的较大步长仍然是有序的。比如，如果一个数列以步长5进行了排序然后再以步长3进行排序，那么该数列不仅是以步长3有序，而且是以步长5有序。如果不是这样，那么算法在迭代过程中会打乱以前的顺序，那就不会以如此短的时间完成排序了。

已知的最好步长序列是由Sedgewick提出的(1, 5, 19, 41, 109,...)，该序列的项来自这两个算式。

这项研究也表明“比较在希尔排序中是最主要的操作，而不是交换。”用这样步长序列的希尔排序比插入排序和堆排序都要快，甚至在小数组中比快速排序还快，但是在涉及大量数据时希尔排序还是比快速排序慢。

由上文的希尔排序算法演示图即可知，希尔排序中相等数据可能会交换位置，所以希尔排序是不稳定的算法。

• 直接插入排序是稳定的；而希尔排序是不稳定的。

• 直接插入排序更适合于原始记录基本有序的集合。

• 希尔排序的比较次数和移动次数都要比直接插入排序少，当N越大时，效果越明显。

• 在希尔排序中，增量序列gap的取法必须满足：**最后一个步长必须是 1 。 **

• 直接插入排序也适用于链式存储结构；希尔排序不适用于链式结构。

我的 Github 测试例

样本包含：数组个数为奇数、偶数的情况；元素重复或不重复的情况。且样本均为随机样本，实测有效。