🚀 核心构想：开发一个存储碎片整理模拟器，只针对那些碎片复杂、难以整理的区域，先在虚拟空间中并行运行多种整理策略，找到最优方案后，再在真实存储上精准执行
目前手机在长期使用后，存储中会积累大量碎片。大部分碎片是常规的、容易整理的，合并起来非常简单。真正的难题集中在那些碎片密集、排布复杂的区域，这些区域整理难度大，策略选择不当会产生不必要的写放大和数据搬运。
我的想法是：让Turbo X存储引擎变得更聪明——不是对所有碎片都盲目蛮干，而是先“想”清楚再“做”。只把那些复杂难整理的区域，先放进一个虚拟模拟器中预演最优方案，再精准执行。
📐 技术原理
第一步：识别复杂碎片区域。
系统扫描存储时，通过几个指标快速判断哪些碎片区域值得模拟。碎片密度越高，整理难度越大。碎片分布越分散，合并需要的搬运次数越多，策略选择越关键。多种整理策略的效果差异越大，越值得通过模拟来择优。当某个区域的这些指标超过预设阈值时，模拟器自动启动。对于常规碎片，直接使用默认的快速整理策略，不需要模拟器介入。
第二步：模拟器并行择优。
模拟器以当前碎片排布状态为蓝本，在虚拟空间中并行运行多种整理策略——比如
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