fix(L1): обрезать отпечатки равномерно по тексту, а не произвольно

winnow() возвращает set, поэтому list(fp)[:LIMIT] брал случайное подмножество:
у длинного документа целые куски оставались без отпечатков, и списывание
именно из них не находилось. Обнаружено при разборе того, почему фрагмент
статьи PMC не искался.

Добавлены winnow_ordered() — отпечатки в порядке появления в тексте, и
sample_evenly() — выборка каждого n-го элемента вместо первых N. Применено в
add_document и store_full_text.

7 тестов на главное свойство: выборка растянута по всей длине документа, шаг
ровный, порядок сохранён.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

services/worker-indexer/app/algorithms/winnowing.py

@@ -85,6 +85,68 @@ def winnow(text: str, k: int = 5, window: int = 4) -> set[int]:
     return fingerprint
 
 
+def winnow_ordered(text: str, k: int = 5, window: int = 4) -> list[int]:
+    """То же, что winnow, но с сохранением порядка появления отпечатков в тексте.
+
+    Нужно там, где отпечатки приходится обрезать по лимиту: множество не хранит
+    порядка, и `list(winnow(text))[:limit]` берёт произвольное подмножество —
+    у длинного документа целые куски остаются без покрытия, и списывание из них
+    не находится. Со списком в порядке текста обрезку можно делать равномерной
+    (см. sample_evenly).
+
+    Args:
+        text: Исходный текст
+        k: Размер k-граммы
+        window: Размер скользящего окна
+
+    Returns:
+        Отпечатки в порядке появления в тексте, без повторов
+    """
+    tokens = text.lower().split()
+    if len(tokens) < k:
+        return []
+
+    hashes = [hash_ngram(ng) for ng in get_ngrams(tokens, k)]
+    if not hashes:
+        return []
+
+    ordered: list[int] = []
+    seen: set[int] = set()
+    prev_min_idx = -1
+
+    for i in range(len(hashes) - window + 1):
+        window_hashes = hashes[i : i + window]
+        min_val = min(window_hashes)
+        min_idx = i + window_hashes.index(min_val)
+
+        if min_idx != prev_min_idx:
+            if min_val not in seen:
+                seen.add(min_val)
+                ordered.append(min_val)
+            prev_min_idx = min_idx
+
+    return ordered
+
+
+def sample_evenly(items: list[int], limit: int) -> list[int]:
+    """Оставить не больше limit элементов, равномерно по всей длине списка.
+
+    Берём каждый n-й элемент, а не первые limit штук: обрезка «с начала»
+    оставила бы без отпечатков весь конец документа.
+
+    Args:
+        items: Отпечатки в порядке текста (winnow_ordered)
+        limit: Максимум отпечатков; 0 или меньше — не ограничивать
+
+    Returns:
+        Подсписок длиной не больше limit, сохраняющий порядок
+    """
+    if limit <= 0 or len(items) <= limit:
+        return items
+    step = len(items) / limit
+    return [items[int(i * step)] for i in range(limit)]
+
+
 def jaccard_similarity(fp_a: set[int], fp_b: set[int]) -> float:
     """
     Коэффициент Жаккара для двух fingerprint'ов.