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。
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：
chunkSize := len(data) / numWorkers，余数部分可追加到最后一个 chunkmake([]int, 0, chunkSize) 预分配子切片，避免复制时扩容sync.WaitGroup 等待全部排序完成不额外拷贝数据，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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data[start:end] 直接传递子区间，排序函数内调用 sort.Ints(data[start:end])
start、end 变量值（避免闭包引用循环变量）done := make(chan int, numWorkers) 接收完成索引，确保合并顺序可控分段排好后，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）：
sort.Slice 排序一次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）：
container/heap 实现最小堆，每个节点存 (value, segmentID, index)一个健壮的并发排序函数需覆盖：
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）。
以上就是如何使用Golang实现并发排序算法_多协程分段排序与合并的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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