话说使用冒泡排序，选择排序和插入排序，都是平均使用了On2的时间，因为它们都是只能一次移动一个位置。如果对于这种情况，即最小的数在最后一位，那么就需要根据具体地算法将数据从最后慢慢地往前移了。对于冒泡排序，时间不会减少；对于选择排序时间也不会减少，因为每次都将第二大的数又再一次放到最后一位了；对于插入排序，会稍微地提高一次效率，因为只能最后一次才需要移动数组。
那有没有可以一次性移动多个位置的算法呢，那就是希尔排序，它是对于插入排序的地种改进。即使得要进行排序的数，在进行位置移动的时候，可以一次性地移动 多个位置，再不用一位一位地移动了。因为需要一次性移动多个位置，那就需要有一个移动的位置数，即gap。同时，它有一个要求，是必须要满足的，就是对于 数组中的每个数i，在进行移动之后，必须满足Array[i]<=Array[i+gap]。即前面的数必须要比后面的数小（按从小到大排序的 话）。因为每次移动是超过一个位置的移动，因为在移动之后，不能保证前一个数必须比后一个数小，因为还需要进行第二次移动，同时最后必须要有一个 gap=1情况，即最后有一个类似插入排序的动作。只不过到最后进行插入排序时，因为前面的移动已使得数组已相对排序，所以最后一次插入排序速度很快。
因为有gap的存在，希尔排序实际上就是一个先将数组按照gap大小进行分组，然后对每一个分组进行插入排序的过程。对分组进行插入排序，以保证每个分组都是已经排好序的。这样一直到gap=1时，实际上就是一个将一个大组进行插入排序了。
这几个主要有两个需要注意的，一就是分组的概念，即gap的概念，使用gap将数组按照一定的间隔进行排序；二就是插入排序的概念，在每个分组中是使用插入排序进行排序的。主要弄清楚这两个部分，那么在理解希尔排序的程序算法时，就能很好地理解了。
使用gap一般是按照从大到小的顺序，同时也有一个如何使用gap的问题。不同的gap会使得最终的排序效率会不一样，因为这影响实际的分组，以及在多次分组之后，是否存在重复排序的问题。具体的选择这里就直接省略了，直接使用wikipedia中的一个gap数组进行处理。
private static void shellSort(int[] ints) {
int[] gaps = {1, 5, 13, 43, 113};
//首先确定gap大小
int i = 0;
while(gaps[i] < ints.length)
i++;
//进行分组再排序了
while(i >= 0) {
//使用当前对应的gap进行分组排序
int gap = gaps[i];
//以下就是一个插入排序的过程，以gap为排序间隔进行插入排序
for(int j = gap;j < ints.length;j++) {
//初始即从当前排序数开始进行
int k = j;
int temp = ints[k];
//使用temp和k-gap之间进行比较,这里k-gap>=0因此k >= gap
while(k >= gap && temp < ints[k - gap]) {
ints[k] = ints[k - gap];
k -= gap;
}
ints[k] = temp;
}
//gap往下减1,即使用下一个比较小的gap
i--;
}
}
希尔排序的效率很高，一般情况下为On3/2，但好的gap数组可以达到On5/4，以致On7/6，这样的效率足够和快速排序相比了。并且，这个理解起来简单。只需要记住以下几点即可：
插入排序在数组已经接近排好序的情况下，效率很高，可以达到On
使用希尔选择gap可以将数组从快速的方式组织成接近排好序的情况，使用增量式移位比单个移位更快
希尔排序的内部始终是插入排序，并且最后一次肯定是一个最原始的插入排序
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