feat(v1): 架构与算法优化——语义缓存 2.37x、Router 去重、分类器确定性决胜

架构：
- Router：低置信度直连/专家异常两条兜底路径的收尾逻辑（回退→finalize→record）提取为
  _fallback_result 公共方法，消除三处重复收尾块

算法：
- RouterCache：语义条目写入时预计算向量范数（原每次两两比较重算）、
  语义查找单遍完成（原命中后二次 O(N) 查找）、相似度=1.0 提前终止扫描；
  微基准（3000 条目×200 查询）：3986ms -> 1685ms，2.37x
- RuleClassifier：同分决胜改为按领域名字典序（与规则表排列顺序无关的确定性）、
  次高分由全排序改 O(n) 扫描

测试：新增 5 项（缓存范数一致性/提升后无残留/淘汰同步清理、决胜确定性、区分度惩罚）
pytest 25 passed（原 20 全绿 + 新增 5）
基线检查点：66b6fd8（操作前已提交，20 passed）

tests/test_classifier.py

@@ -1,44 +1,63 @@
-"""分类器单元测试。"""
-from router_system.classifier import RuleClassifier
-
-
-def test_code_classification():
-    clf = RuleClassifier()
-    r = clf.classify("用 Python 写一个快速排序函数")
-    assert r.domain == "code"
-    assert r.confidence > 0.7
-
-
-def test_math_classification():
-    clf = RuleClassifier()
-    r = clf.classify("求解方程 x^2 - 5x + 6 = 0")
-    assert r.domain == "math"
-    assert r.confidence > 0.7
-
-
-def test_legal_classification():
-    clf = RuleClassifier()
-    r = clf.classify("劳动合同到期不续签需要支付经济补偿吗")
-    assert r.domain == "legal"
-
-
-def test_medical_classification():
-    clf = RuleClassifier()
-    r = clf.classify("高血压患者日常饮食需要注意什么")
-    assert r.domain == "medical"
-
-
-def test_general_low_confidence():
-    clf = RuleClassifier()
-    r = clf.classify("今天天气怎么样")
-    # 未命中任何领域 -> 低置信度，触发 should_fallback
-    assert r.domain == "general"
-    assert clf.should_fallback(r, 0.6) is True
-
-
-def test_difficulty_estimation():
-    clf = RuleClassifier()
-    easy = clf.classify("1 + 1 = ?")
-    hard = clf.classify("证明费马大定理并推导其推论，给出详细步骤")
-    assert hard.difficulty in ("medium", "hard")
-    assert easy.difficulty == "easy"␍
+"""分类器单元测试。"""
+from router_system.classifier import RuleClassifier
+
+
+def test_tie_break_is_deterministic():
+    """同分决胜：按领域名字典序，与规则表排列顺序无关。"""
+    clf = RuleClassifier()
+    clf.rules = {"zeta": [("x", 1.0)], "alpha": [("x", 1.0)]}
+    r = clf.classify("x")
+    assert r.domain == "alpha"
+
+
+def test_distinctiveness_penalty():
+    """次高分占比高（语义含混）时置信度被压低；单一领域命中不受影响。"""
+    clf = RuleClassifier()
+    clf.rules = {"a": [("kw", 1.0)], "b": [("kw", 0.9)]}
+    r_ambiguous = clf.classify("kw")
+    clf_clear = RuleClassifier()
+    clf_clear.rules = {"a": [("kw", 1.0)], "b": [("other", 0.1)]}
+    r_clear = clf_clear.classify("kw")
+    assert r_clear.confidence > r_ambiguous.confidence
+
+
+def test_code_classification():
+    clf = RuleClassifier()
+    r = clf.classify("用 Python 写一个快速排序函数")
+    assert r.domain == "code"
+    assert r.confidence > 0.7
+
+
+def test_math_classification():
+    clf = RuleClassifier()
+    r = clf.classify("求解方程 x^2 - 5x + 6 = 0")
+    assert r.domain == "math"
+    assert r.confidence > 0.7
+
+
+def test_legal_classification():
+    clf = RuleClassifier()
+    r = clf.classify("劳动合同到期不续签需要支付经济补偿吗")
+    assert r.domain == "legal"
+
+
+def test_medical_classification():
+    clf = RuleClassifier()
+    r = clf.classify("高血压患者日常饮食需要注意什么")
+    assert r.domain == "medical"
+
+
+def test_general_low_confidence():
+    clf = RuleClassifier()
+    r = clf.classify("今天天气怎么样")
+    # 未命中任何领域 -> 低置信度，触发 should_fallback
+    assert r.domain == "general"
+    assert clf.should_fallback(r, 0.6) is True
+
+
+def test_difficulty_estimation():
+    clf = RuleClassifier()
+    easy = clf.classify("1 + 1 = ?")
+    hard = clf.classify("证明费马大定理并推导其推论，给出详细步骤")
+    assert hard.difficulty in ("medium", "hard")
+    assert easy.difficulty == "easy"