小明：最近我在研究排课系统，特别是重庆某高校的案例。你对这个有了解吗？

小李：嗯，排课系统确实是个复杂的任务，尤其是在重庆这样的大城市，学校多、课程多，手动排课效率低。

小明：是啊，所以他们开始用一些自动化的方法来辅助。比如，使用贪心算法或者遗传算法来优化排课。

小李：那有没有具体的代码可以参考呢？

小明：当然有。比如下面是一个简单的排课逻辑示例：

    def schedule_courses(courses, classrooms):
        scheduled = []
        for course in courses:
            for classroom in classrooms:
                if classroom['available'] and course['time'] not in classroom['schedule']:
                    classroom['schedule'].append(course['time'])
                    scheduled.append((course['name'], classroom['id'], course['time']))
                    break
        return scheduled

    # 示例数据
    courses = [
        {'name': '数学', 'time': '周一10:00'},
        {'name': '英语', 'time': '周二14:00'}
    ]
    classrooms = [
        {'id': 1, 'available': True, 'schedule': []},
        {'id': 2, 'available': True, 'schedule': []}
    ]

    print(schedule_courses(courses, classrooms))
    

小李：这段代码看起来简单，但实际应用中可能需要考虑更多因素，比如教师的时间冲突、教室容量等。

小明：没错，这就是为什么很多高校会采用更复杂的算法，比如基于图论的约束满足问题（CSP）模型，或者引入机器学习来预测最佳排课方案。

排课软件源码

小李：看来重庆的高校也在逐步向智能化方向发展，这对我们做开发的人来说是个机会。

小明：是的，人工排课虽然仍占一定比例，但随着技术的进步，未来的排课系统将更加智能和高效。