随着数据量的爆炸式增长，高效的数据处理算法成为企业的核心竞争力之一。我们在处理大规模销售数据排序时遇到性能瓶颈，现面向社会征集基于分治算法的解决方案。
我们每月产生的销售数据量高达数百万条，包含订单编号、成交金额、交易时间等多个字段，且数据处于无序状态。目前使用的排序算法在处理如此大规模数据时，运行时间过长，严重影响数据分析的时效性，无法及时为业务决策提供支持。
分治算法通过将大问题分解为多个规模较小、相互独立的子问题，分别求解后再进行合并，能够显著提高算法效率。我们期望您能利用分治算法的这一特性，设计出适用于大规模销售数据排序的算法。要求该算法在保证排序准确性的前提下，大幅缩短运行时间，提升数据处理效率。
请您提供详细的分治策略，包括如何划分数据、求解子问题的方法以及合并结果的步骤；同时提供相应的代码实现和性能测试报告，对比现有算法，展示新方案在时间复杂度和空间复杂度上的优势。若您有处理类似大规模数据排序的经验，欢迎分享案例。期待您的加入，共同攻克数据处理难题！
