小明：嘿，小李，听说你最近在研究一个河南某高校的排课系统？
小李：是啊！这是一次非常有趣的挑战。我们需要解决课程表安排中的时间冲突问题。
小明：听起来挺复杂的，你们是怎么开始的呢？
小李：首先，我们定义了一些基本的数据结构。比如，每个教师有固定的时间段限制，每门课需要特定的教室资源。
小明：那具体怎么存储这些信息呢？
小李：我们用Python中的字典来存储教师和课程的信息。例如：
teachers = {
"张老师": {"available_times": ["周一上午", "周二下午"], "max_courses": 2},
"李老师": {"available_times": ["周三上午", "周四下午"], "max_courses": 1}
}
courses = {
"数学": {"duration": "2小时", "required_rooms": ["大教室"]},
"物理": {"duration": "1小时", "required_rooms": ["中教室"]}
}
小明：哇，这种方式确实直观。那么，如何避免时间冲突呢？
小李：我们设计了一个简单的贪心算法。先按优先级排序所有课程，然后逐一尝试将其分配到合适的时段。
def schedule_courses(teachers, courses):
import heapq
# 构建教师可用时间段堆
teacher_heap = []
for teacher, details in teachers.items():
for time in details["available_times"]:
heapq.heappush(teacher_heap, (time, teacher))
# 贪心分配课程
scheduled_courses = {}
for course_name, course_info in courses.items():
assigned = False
while teacher_heap:
time, teacher = heapq.heappop(teacher_heap)
if len(scheduled_courses.get(teacher, [])) < teachers[teacher]["max_courses"]:
scheduled_courses.setdefault(teacher, []).append((course_name, time))
assigned = True
break
if not assigned:
raise ValueError("无法为课程 %s 安排合适的时间" % course_name)
return scheduled_courses
# 示例调用
result = schedule_courses(teachers, courses)
print(result)
小明：看起来很实用！不过这种算法有没有什么局限性呢？
小李：当然有。比如，当课程数量过多时，可能会导致某些课程始终无法找到合适的时间。
小明：所以，你们后续有什么改进计划吗？
小李：我们正在考虑引入回溯算法或者遗传算法，来进一步优化排课方案。
小明：期待看到最终的效果！
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