希尔排序（ShellSort）是以它的发明者Donald Shell名字命名的，希尔排序是插入排序的改进版，实现简单，对于中等规模数据的性能表现还不错
一、排序思想
前情回顾：
漫画：什么是插入排序算法？
（对插入排序不熟悉的强烈建议先阅读此文）
一天，一尘拿着扑克自己在那玩，刚被师傅看见了
数据有序程度越高，越高效（移动少）
首先它把较大的数据集合分割成若干个小组（
逻辑上分组
），然后对每一个小组分别进行插入排序，此时，插入排序所作用的
数据量比较小
（每一个小组），插入的效率比较高
**注意：**下面有颜色的是逻辑上的分组，并没有实际地进行分组操作，在数组中的位置还是原来的样子，只是将他们看成这么几个分组（逻辑上分组）
可以看出，他是按下标相隔距离为4分的组，也就是说把下标相差4的分到一组，比如这个例子中a[0]与a[4]是一组、a[1]与a[5]是一组…，这里的差值（距离）被称为
增量
每个分组进行插入排序后，各个分组就变成了有序的了（整体不一定有序）
此时，整个数组变的
部分有序
了（有序程度可能不是很高）
然后缩小增量为
上个增量的一半
:2，继续划分分组，此时，每个分组元素个数多了，但是，数组变的部分有序了，插入排序效率同样比较高
同理对每个分组进行排序（插入排序），使其每个分组各自有序
最后设置增量为上一个增量的一半：
1
，则整个数组被分为一组，此时，整个数组已经接近有序了，插入排序效率高
同理，对这仅有的一组数据进行排序，排序完成
二、排序代码
对于已经熟悉插入排序的一尘来说这并不是什么难事，很快，一尘写出了希尔排序的代码
随后一尘写出了插入arr[i]到所在组正确位置的代码（
insertI
）
insertI 和
直接插入排序
里的插入代码几乎完全一样
三、时间复杂度
接下来又是分析时间复杂度吧，一尘心里想
希尔排序的复杂度和增量序列是相关的
{1,2,4,8,…}这种序列并不是很好的增量序列，使用这个增量序列的时间复杂度（最坏情形）是O(n^2)
Hibbard提出了另一个增量序列{1,3,7，…,2
k-1}，这种序列的时间复杂度(最坏情形)为O(n
1.5)
Sedgewick提出了几种增量序列，其最坏情形运行时间为O（n^1.3）,其中最好的一个序列是{1,5,19,41,109,…}
对不同增量的复杂度感性趣可以参考《数据结构与算法分析》一书或其他相关论文
四、稳定性
关于稳定性可看：
冒泡排序
说完，一尘继续玩起了扑克
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作者简洁
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