我正在尝试创建一种对数字列表进行排序的排序技术。但它所做的是比较两个数字，第一个是列表中的第一个数字，另一个数字是2k-1的索引。
2^k - 1 = [1,3,7, 15, 31, 63...]
例如，如果我有一个列表[1, 4, 3, 6, 2, 10, 8, 19]
这个列表的长度是8。因此，程序应该在2k-1列表中找到一个小于8的数字，在这种情况下，它将是7。
因此，现在它将比较随机列表中的第一个数字（1）和同一列表中的第七个数字（19）。如果它大于第二个数字，它将互换头寸。
在这一步之后，它将继续到4和之后的第7个数字，但这并不存在，所以现在它应该与4之后的第3个数字进行比较，因为3是2k-1中的下一个数字。
因此，它应该将4与2进行比较，如果它们不在正确的位置，则进行交换。因此，这应该一直持续下去，直到我达到2k-1中的1，列表最终将在其中排序。
我需要帮助开始使用此代码。
到目前为止，我已经编写了一个小代码，使2k-1列表，但这是我所能达到的。
a = []
for i in range(10):
a.append(2**(i+1) -1)
print(a)
示例：
考虑对序列V=17,4,8,2,11,5,14,9,18,12,7.1进行排序。跳跃序列1，3，7，15，…得到r＝7作为拟合的最大值，因此观察V，第一个稀疏子序列=17,9，所以当我们沿着V经过时，我们在第一次交换后产生9,4,8,2,5,14,17,18,12,7,1，以及9，4，8，2，5，14，17，18，12，7，11完全使用r=7后。使用a=3（跳过中的下一个较小项序列），第一个稀疏子序列=9,2,14,12，当应用于V时给出2,4,8,9,1,5,12,17,18,14,7,11，其余的a = 3排序给出2,1,8,9,4,5,7,18,14,17,11，然后是2,1,5,9,4,8,12,7,11,14,17,18。最后，用a = 1得到1,2,4,5,7,8,9,11,12,14,17,18。
你可能会想，既然最后我们做了一种没有跳过的排序，为什么这可能比一开始只做最后一步要快得多。把它想象成一把梳子浏览序列——注意，在前面的步骤中，我们使用课程梳来获取正确的顺序，使用逐渐精细的梳，直到最后我们的微调处理的是一个几乎排序的序列几乎不需要调整。
p = 0
x = len(V) #finding out the length of V to find indexer in a
for j in a: #for every element in a (1,3,7....)
if x >= j: #if the length is greater than or equal to current checking value
p = j #sets j as p
因此，它找到了应该将列表中的第一个数字与之进行比较的距离，但现在我需要写一些东西，一直这样做，直到距离超出范围，所以它从3切换到1，然后只检查较小的距离，直到列表排序。
您实际描述的排序算法称为Combsort。事实上，更简单的bubblesort是combsort的一种特殊情况，其中间隙始终为1并且不变。
既然你一直纠结于如何开始，下面是我的建议：
- 首先实现bubblesort算法。逻辑更简单，在编写时更容易推理
- 一旦你做到了这一点，你就有了重要的算法结构，从那里开始，只需要在组合中添加间隙长度计算。这意味着，使用您的特定公式计算间隙长度。然后，您将修改循环控制索引和内部比较索引，以使用计算出的间隙长度
- 在循环的每次迭代之后，可以将间隙长度（实际上使梳变短）减少一些缩放量
- 最后一步是用不同的间隙长度和公式进行实验，看看它如何影响算法效率