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部分的に整列されたリストを最適化する際、多くのエンジニアはシェルソートを今なお選ぶ。これはまず遠く離れた要素のペアをソートし、比較する要素間のギャップを段階的に縮めていくことで効率的に乱れを減らすからだ。
シェルソートアルゴリズムは、ギャップ列がソートの性能にどのように影響するかを明確に示すため、教育現場で依然として人気があります。
シェルソートの別の形式を採用した新しい実装は、大規模なデータセットでの比較回数を大幅に削減します。
コンピュータサイエンスの授業では、ランダムデータに対するいくつかのシェルソートの性能を比較しました。
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