Rework layout engine around exact-glyph collision, add tests and docs sync

Replace the old bbox/heuristic placement (scale search rounds, large-font
capping, stratified sampling, fill-retry ladders) with an area-model font
sizing pass feeding a C++ exact-glyph collision engine (centroid-biased
spiral + random probing, HD clearance refinement, density/hole
optimization). Simplify the frontend advanced-params panel and JobParams
type to match the surviving config surface, add a layout-constraints test
suite and a repeatable benchmark tool, and bring docs/*.md back in sync
with current code (plus new TESTING.md and DEPLOYMENT.md).

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

backend/EfficientWordCloud/docs/usage.md

@@ -23,7 +23,8 @@ wc = EfficientWordCloud(
     height=600,
     font_path="/path/to/font.ttf",
     max_words=200,
-    min_font_size=8,
+    min_font_size=8,
+    max_font_size=32,
     prefer_horizontal=0.9
 )
 
@@ -36,26 +37,18 @@ img.show()
 - `width` / `height`：画布尺寸。
 - `font_path`：字体路径。
 - `max_words`：最大词数。
-- `min_font_size`：最小字体。
-- `prefer_horizontal`：水平排版概率。
-- `use_spiral_search`：是否启用中心优先排序搜索。
-
-## 4. 并行优化的使用说明
-### 4.1 Python bbox 预取
-- 自动启用，无需额外配置。
-- 内部使用 `ProcessPoolExecutor`，将未来词语的 bbox 计算并行化。
-- 运行 `generate` 时会输出预取/等待日志，便于观察并行效果。
-
-### 4.2 C++ 并行搜索
-- 当 `use_spiral_search=True` 时启用。
-- 在 C++ 内部自动进行分块并行搜索，并保持中心优先排序的结果一致性。
+- `min_font_size` / `max_font_size`：本次整批布局可使用的硬字号边界。
+- `prefer_horizontal`：水平排版概率。
+- `relative_scaling`：权重对目标字号的影响比例。
+- `margin`：真实字形之间的最小工作网格间距。
+
+## 4. 放置语义
+
+- 每个词只使用权重映射得到的目标字号。
+- 放不下时只尝试同字号的另一方向，不会逐词缩字号。
+- 调用者需要检查 `layout_` 的数量；若不完整，应整批调整字号或扩大画布后创建新实例重排。
+- 项目正式流水线使用 C++ `place_glyph_exact()` 做真实字形碰撞；底层兼容类保留矩形搜索 API。
 
 ## 5. 常见问题
-### 5.1 为什么字体缩小时没有并行？
-缩小字体后 bbox 依赖当前失败状态，需要同步确认以确保正确性。
-
-### 5.2 多进程是否会导致额外内存开销？
-是的，但任务仅用于 bbox 预取，且窗口大小有限，避免过度占用。
-
-### 5.3 若没有字体文件怎么办？
-会回退到 PIL 默认字体，但测量与渲染效果可能不同。
+### 5.1 若没有字体文件怎么办？
+会回退到 PIL 默认字体，但测量与渲染效果可能不同。