回顾：工作池

让我们使用工作池模式来构建一个任务处理系统！你将创建一个工作池，让多个工作线程并发处理计算任务，展示通道、goroutine 和 WaitGroup 如何协同工作，高效处理工作负载。

你需要将代码分为两个文件：

• pool.go：定义工作池组件及其逻辑。

  创建一个 Task 结构体，包含表示待处理工作的 ID（int）和 Value（int）字段。

  创建一个 Result 结构体，包含表示已完成工作的 TaskID（int）和 Computed（int）字段。

  实现一个 Worker 函数，接收工作线程 ID（int）、仅接收任务的通道（<-chan Task）、仅发送结果的通道（chan<- Result）以及一个指向 sync.WaitGroup 的指针。每个工作线程都应：

  • 使用 defer wg.Done() 发出完成信号
  • 遍历任务通道，处理每个任务
  • 对每个任务，计算其 Value 的平方
  • 发送包含 TaskID 和计算所得平方的 Result

  实现一个 RunPool 函数，接收工作线程数量（int）和任务切片。此函数应：

  • 创建用于任务和结果的带缓冲通道（使用任务数量作为缓冲区大小）
  • 以 goroutine 的形式启动指定数量的工作线程
  • 将所有任务发送到任务通道，然后关闭该通道
  • 使用带有 WaitGroup 的 goroutine，在所有工作线程完成后关闭结果通道
  • 将所有结果收集到切片中并返回

• main.go：读取输入并协调工作池。

  先读取工作线程数量，再读取任务数量。对于每个任务，读取其 ID 和值。使用工作线程和任务调用 RunPool，然后按以下格式打印每个结果：Task [TaskID]: [Computed]

  按 TaskID 升序排列结果后再打印。

输入格式如下：

• 第 1 行：工作线程数量（整数）
• 第 2 行：任务数量（整数）
• 后续行：每个任务占两行，分别为任务 ID（整数）和任务值（整数）

例如，给定：

2
4
1
3
2
5
3
2
4
7

输出应为：

Task 1: 9
Task 2: 25
Task 3: 4
Task 4: 49

工作线程会并发处理任务（3 的平方是 9，5 的平方是 25，依此类推），然后按任务 ID 的顺序收集并显示结果。2 个工作线程处理 4 个任务时，工作会在工作池中得到高效分配。