小明：嘿，小李，最近我在研究排课软件，感觉里面的信息处理挺复杂的。

小李：是啊，排课软件的核心就是如何高效地安排课程、教师和教室资源。你有没有想过背后是怎么实现的？

小明：不太清楚，你能给我讲讲吗？

小李：当然可以。排课软件通常会用到图论算法或者约束满足问题（CSP）来解决冲突。比如，一个教师不能同时在两个地方上课，这就要在系统中设置约束条件。

小明：听起来像是一个优化问题。那代码是怎么写的呢？

小李：我们可以用Python写一个简单的例子。比如，定义课程、教师和教室的数据结构，然后用回溯算法尝试不同的组合。

小明：能给我看看代码吗？

小李：好的，这是一个简化的示例：

    # 简化版排课逻辑
    courses = ["数学", "英语", "物理"]
    teachers = {"数学": "张老师", "英语": "李老师", "物理": "王老师"}
    classrooms = ["101", "102"]

    def schedule(courses, teachers, classrooms):
        for course in courses:
            for classroom in classrooms:
                print(f"将 {course} 安排在 {classroom}，由 {teachers[course]} 教授")

    schedule(courses, teachers, classrooms)
    

小明：这个代码虽然简单，但确实展示了排课的基本思路。不过现实中应该更复杂吧？

小李：没错，实际应用中还需要考虑时间冲突、教师偏好、教室容量等因素，通常会使用更高级的算法，如遗传算法或动态规划。

小明：明白了，感谢你的讲解！

小李：不客气，如果你有兴趣，我们可以一起深入研究这些算法。