在现代高校信息化建设中，“排课系统”扮演着重要角色。本文以吉林大学为例，分析其课程安排面临的挑战，并提出基于数据结构与算法优化的解决方案。

首先，吉林大学作为一所综合性大学，拥有多个学院和专业方向，每学期开设数百门课程，涉及数千名学生。传统手动排课方式不仅耗时费力，还容易出现冲突问题。因此，开发一套智能排课系统显得尤为重要。

排课系统的核心在于解决约束条件下的最优解问题。例如，避免同一教师或教室在同一时间段内被重复使用；确保每位学生的课程时间不冲突等。为此，我们采用图论中的图着色算法来建模。具体而言，将每个课程视为图的一个顶点，如果两门课程存在冲突（如授课教师相同），则在它们之间添加一条边。最终目标是找到最少的颜色数量对所有顶点进行着色，使得相邻顶点颜色不同。

下面展示了一段Python代码片段，用于模拟基本的课程调度逻辑：

    def schedule_courses(courses):
        from collections import defaultdict
        graph = defaultdict(list)
        for i in range(len(courses)):
            for j in range(i + 1, len(courses)):
                if courses[i]['teacher'] == courses[j]['teacher'] or                    courses[i]['room'] == courses[j]['room']:
                    graph[i].append(j)
                    graph[j].append(i)
        
        color_map = [-1] * len(courses)
        def dfs(v):
            nonlocal color_map
            for c in range(len(courses)):
                valid = True
                for neighbor in graph[v]:
                    if color_map[neighbor] == c:
                        valid = False
                        break
                if valid:
                    color_map[v] = c
                    return True
            return False
        
        for v in range(len(courses)):
            if color_map[v] == -1:
                if not dfs(v):
                    raise Exception("No solution exists.")
        return color_map

    # 示例输入
    courses = [
        {"name": "Math", "teacher": "Prof. A", "room": "Room 101"},
        {"name": "Physics", "teacher": "Prof. B", "room": "Room 102"}
    ]
    print(schedule_courses(courses))
    

上述代码实现了基础的冲突检测及初步分配功能。实际应用中还需结合更多细节如学时、优先级等因素进一步完善。

综上所述，借助先进的信息技术手段，吉林大学能够显著提高排课效率，为师生提供更优质的教学体验。