NumPy StringDType 用 heapsort 排序，进程直接段错误退出

对 StringDType 字符串数组调用 argsort(kind="heapsort")，Python 直接段错误退出；换成稳定排序又能返回。若使用 NumPy 2.5.4，要保留 dtype、字符串长度、重复值和排序算法，不能只把它归为内存不足。

明确的触发输入是两份拼接的、补足四位的数字 ID 字符串，Linux、Python 3.14.8 与 NumPy 2.5.4 的组合中，quicksort 和 heapsort 会崩溃，stable 与 mergesort 没有触发同样故障。这个输入边界不能扩大成“所有重复字符串都会崩溃”，也不能据此改掉 ID 的前导零。

自己控制的排序调用可明确选择 stable

需要得到排序索引时，可以局部选择稳定排序：

import numpy as np

ids = np.array([f"{i:04d}" for i in range(128)] * 2,
               dtype=np.dtypes.StringDType())
order = ids.argsort(kind="stable")
sorted_ids = ids[order]

这是相关输入下已知可用的排序路径，不是对整个 StringDType 实现的修复证明。若同时排列其他列，必须使用同一个 order，不能只排序 ID 后留下错位的业务数据。

稳定排序会保留相等元素的原相对次序。业务此前没有约定平局顺序时，也应确认下游没有无意依赖旧的不稳定顺序，尤其在按排序结果选择第一条记录的流程中。

unique 的内部排序不能靠这行全局改变

同类崩溃也曾从 np.unique(..., return_inverse=True) 的调用中出现，但在别处增加一次 argsort(kind="stable")，不会为 unique 的内部排序设置全局算法。若真实栈来自 unique，先保留返回逆映射的需求和对应关系，再评估包含修复的正式依赖或独立的数据处理方案，不能只把去重前的数组排好就假定问题消失。

段错误通常不会成为可用 try/except 捕获的普通异常，不应在正式任务中反复提交相同崩溃输入。先保留故障栈和环境，再在隔离任务核对稳定排序、原数据与随行字段的配对、重复项次序和缺失值规则。

NumPy 2.5.4 中，仍应对这类输入明确选择可用的排序路径。后续升级先用原数据检查，再决定是否恢复默认算法。StringDType 配置了缺失哨兵时，还需按那个 dtype 的排序约定验收，不能直接套用本例全是普通字符串的前提。