小明：最近我在研究排课系统，听说现在很多人开始用人工智能来优化课程安排了？

小李：没错，现在很多学校和教育机构都在尝试将AI引入排课系统中。这样可以自动处理复杂的冲突问题，比如教师时间、教室资源和学生选课之间的匹配。

小明：那具体是怎么实现的呢？有没有什么代码示例？

小李：我们可以用Python来写一个简单的例子。比如使用贪心算法或者遗传算法来优化排课。

小明：那能给我看看这个代码吗？

小李：当然可以。以下是一个基于贪心算法的简单排课系统示例：

# 示例：简单排课系统（贪心算法）
courses = [
    {'name': '数学', 'teacher': '张老师', 'room': '101', 'time': '9:00-10:30'},
    {'name': '英语', 'teacher': '李老师', 'room': '102', 'time': '10:40-12:00'},
    {'name': '物理', 'teacher': '王老师', 'room': '103', 'time': '13:00-14:30'}
]

schedule = []

for course in courses:
    if not any(course['room'] == s['room'] and course['time'] == s['time'] for s in schedule):
        schedule.append(course)
        print(f"课程 {course['name']} 已安排到 {course['room']}，时间为 {course['time']}")

    else:
        print(f"课程 {course['name']} 无法安排，时间或教室冲突")
    

小明：这段代码看起来不错，但实际应用中可能需要更复杂的逻辑，比如考虑教师偏好、学生人数等。

小李：是的，实际系统通常会结合机器学习模型来预测最优排课方案，例如使用强化学习来不断优化排课策略。

小明：明白了，看来人工智能确实能大幅提升排课系统的智能化水平。

小李：没错，未来排课系统将更加智能、灵活，并能适应更多复杂场景。