张三：最近我在研究一个排课系统，发现它在处理大规模数据时效率不高。李四：哦？具体是什么问题呢？
张三：主要是排课逻辑复杂，尤其是当课程数量增加后，系统运行速度明显变慢。李四：那你有没有考虑过重构代码？比如优化排班算法。
张三：确实想过，但目前的代码结构比较混乱，改动起来很麻烦。李四：那我们先从最基础的部分开始吧。你有看过它的核心算法吗？
张三：核心算法是一个简单的贪心算法，但它没有考虑到一些特殊情况，比如某些地区对课程时间的特殊要求。
李四：比如说西藏地区，那里可能需要更多的休息时间或者特定的文化活动安排。张三：没错，我们需要让系统能够灵活适应这些变化。
代码示例：
def generate_schedule(courses, constraints):
schedule = {}
for course in courses:
available_slots = find_available_slots(course, constraints)
if available_slots:
schedule[course] = available_slots[0]
else:
raise Exception("No available slot for course")
return schedule
def find_available_slots(course, constraints):
# 这里可以加入针对西藏地区的特殊约束条件
pass
李四：我们可以在这里添加一些判断逻辑，比如检查是否是西藏地区的课程，如果是，则优先安排上午的时间段。
张三：这样确实能解决一部分问题。不过，如果课程数量进一步增加，我们还需要更高效的算法。
李四：可以尝试引入动态规划或回溯法，它们在处理复杂约束条件时表现更好。当然，这也意味着更高的开发成本。
张三：明白了，我会先从现有代码入手，逐步引入新的算法。希望最终能打造出一个既高效又灵活的排课系统。
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