シェルソート

シェルソート

間隔 23, 10, 4, 1 でのシェルソートの実行
クラス	ソート
データ構造	配列
最悪計算時間	間隔に依存
最良計算時間	$\mathrm {O} (n\log n)$
平均計算時間	間隔に依存 間隔については後述
最悪空間計算量	$\mathrm {O} (1)$(in-place)

間隔5, 3, 1のシェルソートにおける要素の交換を示した図

シェルソート（改良挿入ソート、英語: Shellsort, Shell sort, Shell's method）は、1959年にドナルド・シェルが開発したソートのアルゴリズム。挿入ソートの一般化であり、配列の中である程度間隔が離れた要素の組ごとに挿入ソートを行い、間隔を小さくしながら同様のソートを繰り返すことで高速化するアルゴリズムである。ただし、挿入ソートと異なり、安定ソートではなくなる。

アルゴリズム

アルゴリズムの基本は挿入ソートと同じである。挿入ソートは「ほとんど整列されたデータに対しては高速」という長所を持つが、隣接した要素同士しか比較・交換を行わないため、あまり整列されていないデータに対しては低速であった。
シェルソートは、「飛び飛びの列を繰り返しソートして、配列を大まかに整列された状態に近づけていく」ことにより、挿入ソートの長所を活かしたものである。
アルゴリズムの概略は次のとおりである。

1. 適当な間隔 $h$ を決める（hの決め方については後述）
2. 間隔 $h$ をあけて取り出したデータ列に挿入ソートを適用する
3. 間隔 $h$ を狭めて、2.を適用する操作を繰り返す
4. $h=1$ になったら、最後に挿入ソートを適用して終了

動作例

初期データ:

8

3

1

2

7

5

6

4

この例では、間隔hを4→2→1（2の累乗）とする。
まず、h=4とする。色の同じ部分は、同じグループのデータ列である。

8

3

1

2

7

5

6

4

同じグループ内で挿入ソートし、h=2にする。

7

3

1

2

8

5

6

4

同じグループ内で挿入ソートし、h=1にする。

1

2

6

3

7

4

8

5

間隔が1ということは、全体が同じ1つのグループということである。これを挿入ソートする。

1

2

3

4

5

6

7

8

間隔の決め方

シェルソートの実行時間（時間計算量）は、比較時に選ぶ間隔hによって大きく異なる。
前節の例ではhを2の累乗としたが、この場合、最悪計算量が$\mathrm {O} (n^{2})$となってしまう。各周回で同じ位置の要素ばかりが比較交換されるため、h=1となった段階で「全体が大まかに整列されている」という仮定が成り立たなくなるためである。
より効率の良い（計算量の少ない）ソートを行うために、様々な間隔が提案されてきた。以下の表は、間隔を決定するための数列の例である。（$n$は要素数）

数列の一般項 (k ≥ 1)	実際の数列	最悪計算時間	備考
$\left\lfloor {\frac {n}{2^{k}}}\right\rfloor$	$\left\lfloor {\frac {n}{2}}\right\rfloor ,\left\lfloor {\frac {n}{4}}\right\rfloor ,\ldots ,1$	$\mathrm {O} (n^{2})$	ドナルド・シェルが最初に考案した数列。 $n$が2の累乗の時、上記動作例と同一。
${\frac {3^{k}-1}{2}}$　（$\left\lceil {\frac {n}{3}}\right\rceil$以下）	$1,4,13,40,121,\ldots$	$\mathrm {O} \left(n^{\frac {3}{2}}\right){=}\mathrm {O} (n^{1.5})$	ドナルド・クヌース、 1973 Pratt, 1971に基づく。 平均計算時間は $\mathrm {O} (n^{1.25})$。
$A_{0}{=}1,A_{k}{=}4^{k}+3\cdot 2^{k-1}+1$	$1,8,23,77,281,\ldots$	$\mathrm {O} \left(n^{\frac {4}{3}}\right){=}\mathrm {O} (n^{1.33\ldots })$	Sedgewick, 1982
$2^{p}3^{q}$ ($p\geq 0,q\geq 0$)	$1,2,3,4,6,8,9,12,\ldots$	$\mathrm {O} \left(n\log ^{2}n\right)$	Pratt, 1971 既知の数列で最悪計算時間が最小となるもの。 間隔の狭め方が細かすぎるため、実用性は低い。

これらの数列をソートの間隔として利用する際は、（要素数以内で）大きな数字から狭めていく。${\frac {3^{k}-1}{2}}$を使う場合、間隔hを121→40→13→4→1とする（hを3で整数除算していけばよい）。
様々な間隔の計算量について理論的に考察されているが、現状、どのような間隔が最適か（例えば、平均$\mathrm {O} (n\log n)$時間となる数列があるか）は未解決問題である。

C++による実装例

template <typename RandomAccessIterator, typename Compare>
void shellsort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, Compare comp,
const double sk = 3.14159265358979323846264338327950, const short m = 5)
{
    if(first == last)
        return;
    double gap = distance(first, last);
    std::ptrdiff_t h;

    do
    {
        gap /= sk;
        h = (std::ptrdiff_t)(gap + 0.5);
        if(h < m)
            h = 1;
        RandomAccessIterator H = first + h;
        for(RandomAccessIterator i = H; i < last; ++i)
        {
            if(comp(*i, *(i - h)))
            {
                auto t = std::move(*i);
                RandomAccessIterator j = i;
                do
                {
                    *j = std::move(*(j - h));
                    j -= h;
                }while(H <= j && comp(t, *(j - h)));
                *j = std::move(t);
            }
        }
    }while(1 < h);
}