小王: 嘿，小李，我们学校最近在寻找一种新的排课表系统，你觉得我们可以自己开发一个吗？
小李: 当然可以！不过首先我们需要了解现有系统的痛点在哪里。你认为目前的排课系统有什么问题呢？
小王: 我觉得主要是课程冲突太多，有时候老师和教室的时间安排不合理，导致效率低下。
小李: 这确实是个大问题。我认为我们可以从优化算法入手，确保课程安排尽可能合理。你觉得使用什么编程语言合适呢？
小王: Python应该是个不错的选择吧，它有很多现成的库可以用。
小李: 没错，Python非常适合快速原型开发。我们可以用它来实现一个基于贪心算法的排课表系统。首先，我们需要定义课程类（Course）、教师类（Teacher）和教室类（Classroom），每个类都有自己的属性和方法。
示例代码如下：
class Course:
def __init__(self, name, teachers, classrooms):
self.name = name
self.teachers = teachers
self.classrooms = classrooms
class Teacher:
def __init__(self, name, available_times):
self.name = name
self.available_times = available_times
class Classroom:
def __init__(self, name, capacity):
self.name = name
self.capacity = capacity
]]>
小王: 明白了，接下来我们应该怎么安排课程呢？
小李: 我们可以先将所有课程按照优先级排序，然后尝试为每门课程分配时间。为了减少冲突，我们还需要一个数据结构来跟踪哪些时间段已经被占用。
示例代码如下：
import heapq
class Schedule:
def __init__(self):
self.occupied_slots = []
def add_course(self, course, time_slot):
if not self.is_conflict(time_slot):
heapq.heappush(self.occupied_slots, time_slot)
# 实际应用中这里需要添加更多的逻辑来处理课程的具体分配
print(f"{course.name} has been scheduled at {time_slot}.")
else:
print("Conflict detected!")
def is_conflict(self, time_slot):
return any(slot == time_slot for slot in self.occupied_slots)
]]>
小王: 看起来这个框架已经很强大了。如果我们想要扩展功能，比如支持不同的校区或更复杂的教师可用性规则，我们应该怎么做呢？
小李: 对于复杂的需求，我们可以考虑增加更多的参数到我们的类中，或者创建更复杂的子类来处理特定的情况。同时，也可以考虑引入机器学习技术来进一步优化排课表。
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