用户: 嘿，我最近在研究一个叫泰安的排课系统，你能帮我理解一下这个系统是如何工作的吗？

助手: 当然可以！泰安排课系统主要是为了帮助学校或教育机构高效地安排课程表。我们先从后端开始聊吧。

用户: 后端？那是什么意思？

助手: 后端就是指服务器端的程序，负责处理前端发送来的请求，并返回数据。对于泰安来说，后端主要涉及用户管理、课程管理以及排课算法等模块。

用户: 那么具体有哪些代码呢？

助手: 我们来看一段简单的Python Flask后端代码，用于处理课程查询请求：

        from flask import Flask, jsonify, request
        app = Flask(__name__)
        
        # 假设这是我们的课程数据库
        courses_db = {
            "1": {"id": "1", "name": "数学", "teacher": "张老师"},
            "2": {"id": "2", "name": "英语", "teacher": "李老师"}
        }
        
        @app.route('/courses', methods=['GET'])
        def get_courses():
            return jsonify(courses_db)
        
        if __name__ == '__main__':
            app.run(debug=True)
        

用户: 这段代码看起来很简单。那么，排课系统的核心算法是如何实现的呢？

助手: 排课算法通常会涉及到时间冲突检测、资源分配等多个复杂问题。我们可以采用贪心算法或者更复杂的启发式算法来解决这些问题。这里简单展示一个基于贪心算法的基本框架：

        def greedy_course_scheduling(courses, time_slots):
            schedule = {}
            for course in courses:
                assigned = False
                for slot in time_slots:
                    if slot not in schedule or all(conflict != course for conflict in schedule[slot]):
                        schedule.setdefault(slot, []).append(course)
                        assigned = True
                        break
                if not assigned:
                    raise Exception("无法为所有课程找到合适的时间")
            return schedule
        
        # 示例调用
        courses = ["数学", "英语"]
        time_slots = ["周一上午", "周二下午"]
        schedule = greedy_course_scheduling(courses, time_slots)
        print(schedule)
        

用户: 明白了，谢谢你的解释！听起来很有趣。

助手: 不客气！希望这些信息对你有所帮助。如果有任何问题，随时可以问我。