3、希尔排序（递减增量排序算法）不稳定的-- - - 直接插入排序的改进 、复杂度介于O（nlog^2n）~ O(n),空间是O（n）
基于插入排序的两点性质：
1、对于几乎已排好序的数组效率高，可达到线性
2、但插入排序一般来说是低效的，因为插入排序每次只能将数据移动一位
方法：先将整个待排元素序列分割成若干个子序列（由相隔某个“增量”的元素组成的）分别进行直接插入排序，可以让一个元素可以一次性地朝最终位置前进一大步。然后依次缩减增量再进行排序，待整个序列中的元素基本有序（增量足够小）时，再对全体元素进行一次直接插入排序。因为直接插入排序在元素基本有序的情况下（接近最好情况），效率是很高的。
理解为：将数组列在一个表中并对列分别进行插入排序，重复这过程，不过每次用更长的列（步长更小了，列数更少了）来进行。最后整个表就只有一列了。将数组转换至表是为了更好地理解这算法，算法本身还是使用数组进行排序。
例如，假设有这样一组数[ 13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10 ]，如果我们以步长为5开始进行排序，我们可以通过将这列表放在有5列的表中来更好地描述算法，这样他们就应该看起来是这样：按列排序
13 14 94 33 82
25 59 94 65 23
45 27 73 25 39
10
步长选择：Donald Shell最初建议步长选择为
并且对步长取半直到步长达到1。优化的选择Sedgewick提出的(1, 5, 19, 41, 109,...)，该序列的项来自
和
，希尔排序最重要的是比较而不是交换。
coding：
//对直接插入排序的改写public static void shellSort(int[] data)
{
int j = 0;
int temp = 0;
//每次将步长缩短为原来的一半
for (int increment = data.length / 2; increment > 0; increment /= 2)
{
for (int i = increment; i < data.length; i++)
{
temp = data[i];
for (j = i; j >= increment; j -= increment)
{
if(temp > data[j - increment])//如想从小到大排只需修改这里
{
data[j] = data[j - increment];
}
else
{
break;
}
}
data[j] = temp;
}
}
}
4、效率：
作者：shadow000902
链接：http://www.jianshu.com/p/8c915179fd02
來源：简书
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4、 选择排序（Selection sort），它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。
选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。
选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种。
/**
* 选择排序算法
* 在未排序序列中找到最小元素，存放到排序序列的起始位置
* 再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素，然后放到排序序列末尾。
* 以此类推，直到所有元素均排序完毕。
* @param numbers
*/
public static void selectSort(int[] numbers)
{
int size = numbers.length; //数组长度
int temp = 0 ; //中间变量
for(int i = 0 ; i < size ; i++)
{
int k = i; //待确定的位置
//选择出应该在第i个位置的数
for(int j = size -1 ; j > i ; j--)
{
if(numbers[j] < numbers[k])
{
k = j;
}
}
//交换两个数
temp = numbers[i];
numbers[i] = numbers[k];
numbers[k] = temp;
}
}
作者：shadow000902
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5、