🚀 核心构想：Turbo X存储引擎在整理碎片时，采用“大块优先+分区定制”的双重策略，让整理效率更高、功耗更低
目前手机在长期使用后，存储中会积累大量碎片。传统的碎片整理通常对所有区域一视同仁，效率有提升空间。
我的想法是：让Turbo X存储引擎变得更聪明——先整理收益最大的大块碎片，再处理小块密集碎片；同时，针对不同分区的碎片成因和排布规律，分别采用不同的整理策略。
📐 技术原理
策略一：大块优先整理。
存储中的碎片大小不一。大块碎片通常由大文件（如视频、游戏安装包）的增删造成，合并几个大块碎片就能腾出一整块连续空间。这类整理数据搬运量小、速度快、收益高。小块密集碎片通常由大量小文件（如缓存、日志）的频繁增删造成，整理起来更耗时，但对整体性能改善相对有限。
Turbo X引擎在触发整理后，先扫描存储生成碎片分布热力图，优先合并大块碎片，用最少的数据搬运换取最大的连续空间收益。小块碎片留到手机空闲时再精细处理。
策略二：分区定制策略。
存储中不同分区的碎片成因和排布规律差异显著：
· 系统分区：文件大而稳定，碎片较少，但一旦产生通常是大块碎片，适合快速合并策略。
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