分析希尔排序算法的时间复杂度（大O表示法）

希尔排序算法的时间复杂度（大O表示法）是O(nlogn)。

希尔排序是一种改进的插入排序算法，通过将待排序的数组分割成多个子序列来进行排序。希尔排序的关键在于选取合适的间隔序列，不同的间隔序列会影响到算法的时间复杂度。

下面是希尔排序算法的代码示例：

def shellSort(arr):
    n = len(arr)  # 获取数组长度
    gap = n // 2  # 初始化间隔值

    while gap > 0:
        for i in range(gap, n):
            temp = arr[i]
            j = i
            while j >= gap and arr[j - gap] > temp:
                arr[j] = arr[j - gap]
                j -= gap
            arr[j] = temp

        gap //= 2  # 缩小间隔值

    return arr

在希尔排序算法中，首先选择一个间隔值gap，然后对数组进行分组，每个分组包含相隔gap个元素。对每个分组进行插入排序，然后缩小间隔值gap，继续进行分组和插入排序。重复这个过程，直到间隔值gap为1，此时就变成了普通的插入排序。

根据希尔排序的特点，其时间复杂度取决于间隔值序列的选择。有很多不同的间隔值序列可以选择，如希尔增量序列、Hibbard增量序列、Knuth增量序列等。其中，希尔增量序列的时间复杂度最坏情况下为O(n^2)，而Hibbard增量序列和Knuth增量序列的时间复杂度最坏情况下为O(n^(3/2))。然而，根据实践和理论分析，希尔排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。

总结起来，希尔排序算法的时间复杂度为O(nlogn)。