FIX:FSRS算法无限循环复习

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[Arabic Learning] 规律学习 (FSRS) 核心逻辑重构与体验优化

🐛 描述问题与复现步骤

1. FSRS 复习卡片“无限套娃”死循环

问题描述:
在 FSRS 规律复习模式下，系统在获取下一张复习卡片时，使用了 difference(DateTime.now()) < Duration(days: 1) 作为“是否到期”的判断标准。这意味着只要卡片的下一次排期在未来 24 小时内（例如首次复习答对后，系统安排于10分钟后或次日再次复习），都会被系统立刻判定为“当前到期”。这导致刚刚复习完的生词会被系统直接反查出来，造成用户陷于对同一单词的无限循环复习中。

复现步骤:

1. 开启规律学习，刷出一个较生疏的单词。
2. 作答完成后，FSRS 算法将其下一步学习计划定于 10 分钟或数小时后。
3. 系统并没有等候该时间差，而是直接紧接着弹出这同一个单词。
4. 直到用户多次作答，将其间隔推长至大于 24 小时，该词才会消失。

2. 无限滑动列表导致的内存与状态黑洞

问题描述:
原有的复习界面（MainFSRSPage）采用了无边际的 PageView.builder。当系统缺乏其他待复习单词时，只要用户不断下滑，视图构建器就会在原有的无限死循环上，持续发起对底层数据库乃至 getLeastDueCard() 的重复索求请求，既存在 OOM 风险，也让用户缺乏对“完整学习周期（一轮做完）”的掌控感。

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🛠️ 修改方案与实现逻辑

🟢 修复与重构：抛弃模糊期限，引入严格基于时间戳的调度隔离

重写了 fsrs_func.dart 中判断词库是否到期的核心方法（getLeastDueCard 与 getWillDueCount）。
删除了原先 < 1天 的过度宽容时间差计算逻辑，全面替换为严格的时间线校验 isBefore(DateTime.now())。现在，FSRS 算法指定 10 分钟后复习的词，绝不会在 9 分 59 秒时出现，彻底保证了“间隔重复”记忆法（Spaced Repetition）在此环节的精准生效。

🟢 新功能/重构：阻断式有限队列渲染与强化记忆循环

废弃原有无限刷新的纯无状态组件，将 MainFSRSPage 升维重构为内置独立生命周期管线的 StatefulWidget。

实现逻辑亮点:

• 入场快照预加载: 用户进入或点击“刷新”进入学习页时，组件在 initState 阶段通过钩子函数一次性全量提取此刻所有满足 isBefore 条件的到期词汇，封存在不变内存列表内。杜绝了滑动过程中的重复查询与词汇变动。
• 触底完结反馈: 由于构建了有限 PageView (长度定死为 待学字数 + 首尾状态页 2 页)，当复习清单被打通后，用户下滑将明确看到“本轮复习完成”的终点提示页。结合顶部的 🔄 手动刷新按钮，彻底交还了学习节奏的控制权。
• 交错式强化记忆锁 (Interleaved Repetition): 引入了 _repeatCount = 3 机制。在组装待复习快照队列时，并不单纯抽取一遍，而是使用 ...Spread 操作符与外层循环，刻意在底层将复习队列以 [A, B, C, A, B, C, A, B, C] 的交错模式构建。这保证了每日在 FSRS 到期的每一个难点词汇，都会在一轮完整会话中被分散打击并复现 3 次，防止短期记忆作祟，极大地巩固了长期记忆率。