Как можно определить индексы массива, которые будут обрабатываться потоком, зная длину массива и максимальное количество потоков?

Для распределения нагрузки между потоками, можно использовать простой алгоритм разбиения массива на сегменты. В вашем случае, зная длину массива и максимальное количество потоков, вы можете разделить массив на равные (или почти равные) части для обработки каждым потоком.

### Алгоритм разбиения:

1. **Определение параметров**:
   - `array_length` — длина массива `keys`.
   - `num_threads` — максимальное количество потоков, которое вы собираетесь использовать.

2. **Вычисление диапазонов**:
   - Поскольку количество элементов в массиве может быть нечетным, для каждого потока вы можете использовать следующие вычисления, чтобы определить начальные и конечные индексы:
     ```c
     for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
         int start_index = (array_length / num_threads) * i;
         int end_index = (i == num_threads - 1) ? array_length : (array_length / num_threads) * (i + 1);
         // Теперь вы можете создать поток, который будет обрабатывать массив keys[start_index:end_index]
     }
     ```

3. **Обработка остатка**:
   - Этот расчет автоматически обрабатывает остаток у последнего потока за счет использования условия `(i == num_threads - 1)`, которое назначает последнему потоку все оставшиеся элементы, если длина массива не делится на количество потоков.

### Эффективность многопоточной обработки:
Эффективность обработки элементов в многопоточной среде будет зависеть от нескольких факторов:

- **Грузоподъемность обработки**: Если операция обработки над элементами массива легкая, многопоточность может добавить накладные расходы, связанные с управлением потоками и синхронизацией. В этом случае одно- или двухпоточные варианты могут быть более эффективными.
  
- **Независимость операций**: Если каждая операция обработки полностью независима, то использование нескольких потоков может значительно повысить скорость.

- **Параллелизм по ресурсам**: Хорошо будет, если операция требует много вычислений и может эффективно использовать все доступные ядра вашего процессора.

- **Управление очередями**: Ваша задача по сбору результатов в финальный массив также требует продуманной синхронизации. Эффективно реализованная очередь может минимизировать простои.

### Отладка и оптимизация:
- Измеряйте время выполнения вашей программы при разных конфигурациях потоков и нагрузке на обработку.
- Проверьте, как масштабируется производительность при увеличении числа потоков.
- Обратите внимание на использование ресурсов, чтобы избежать ситуации, когда потоки конкурируют за одни и те же ресурсы (например, память).

### Заключение:
Таким образом, подход к разделению задачи на потоки для обработки массива выглядит разумным. Нужно только соблюдать баланс между количеством потоков и потенциальными накладными расходами на управление потоками, чтобы быть уверенным в том, что многопоточность действительно увеличивает производительность вашей задачи.

Вам надо разбить массив на K как можно более равных частей? 
 
 Если длина массива N, то все куски будут длиной хотя бы floor(N/K), и ровно N%K будут иметь на 1 элемент больше. Вроде, если у вас 10 элементов надо на 3 потока разделить, то будут длины {4, 3, 3}. А если 15 на 4, то {4, 4, 4, 3} 
 
 Так что i-ый кусок будет начинаться с позиции (N/K)*i + min(i, N%K) и иметь длину N/K + ((i < N%K) ? 1 : 0). 
 
 Чуть проще формулы, если вы эти позиции явно в массиве получите, а не будете каждую отдельно считать: 
 
int start[K], end[K];
int prev = -1;
for (int i = 0; i < K; ++i) {
  int len = N/K + ((i < N%K) ? 1 : 0);
  start[i] = prev + 1;
  end[i] = start[i] + len;
  prev = end[i];
}