多协程分段排序通过均分数组、并发排序各段并归并实现加速：先按CPU核心数分段并行排序，再用k路归并（最小堆或sort.Slice）高效合并，兼顾性能与内存安全。
多协程分段排序：将大数组切分成小块并行处理
核心思路是把待排序的切片按长度均分为若干段，每段启动一个 goroutine 独立调用 sort.Slice 或自定义排序逻辑。注意分段数不宜过多（一般不超过 CPU 核心数的 2 倍），避免调度开销抵消并发收益。
示例做法：
- 计算每段长度：
chunkSize := len(data) / numWorkers，余数部分可追加到最后一个 chunk - 用
make([]int, 0, chunkSize)预分配子切片，避免复制时扩容 - 每个 goroutine 接收子切片指针或副本（若只读+排序，传副本更安全）
- 使用
sync.WaitGroup等待全部排序完成
原地分段 + 通道收集结果：避免重复内存分配
不额外拷贝数据，而是让每个 goroutine 对原数组的某一段做原地排序，再通过 channel 通知主协程该段已完成。主协程按顺序等待各段就绪，最后执行合并步骤。
关键点：
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- 用
data[start:end]直接传递子区间，排序函数内调用sort.Ints(data[start:end]) - 启动 goroutine 时捕获
start、end变量值（避免闭包引用循环变量） - 用
done := make(chan int, numWorkers)接收完成索引，确保合并顺序可控
归并阶段：多路归并比两两归并更高效
分段排好后，不能简单两两合并（时间复杂度退化为 O(n log k)，k 是段数）。推荐使用最小堆实现 k 路归并，或直接用 slice 合并 + sort（适合段数少、单段小的场景）。
轻量级方案（推荐用于 ≤16 段）：
- 把所有已排序段首元素放入一个 slice，用
sort.Slice排序一次 - 或逐段调用
merge(dst, a, b)两两归并，但控制合并顺序（如用归并树）
高性能方案（大数据量、段数多）：
- 用
container/heap实现最小堆，每个节点存 (value, segmentID, index) - 每次 pop 最小值，从对应段取下一个元素 push 进堆
- 总归并时间稳定在 O(n log k)
完整流程与边界处理
一个健壮的并发排序函数需覆盖：
- 空切片或单元素：直接返回，不启协程
- 段数超过数据长度：降级为单协程排序
- 并发排序后检查是否真有序（调试期可用，上线关闭）
- 错误处理统一用 panic 或 error 返回（建议前者，因排序本身无外部依赖）
最终输出仍是原切片（若要求原地），或返回新排序切片（更安全，避免意外共享）。
