シェルソートのギャップシーケンスは、アルゴリズムのパフォーマンスに大きな影響を与えます。 以下のポイントを考慮して選ぶと良いでしょう。 実績のあるシーケンスを使用: Hibbardの数列やSedgewickの数列など、実績のあるギャップシーケンスを選ぶことで、パフォーマンスが向上します。 データの特性に応じた調整: ソートするデータの特性(例えば、整列度やサイズ)に応じて、適切なギャップシーケンスを選択することが重要です。 実験を行う: 異なるギャップシーケンスを試してみて、実際のデータに対するパフォーマンスを比較することも有効です。