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25-4-19 14:08

Alice

大家好!今天我们来聊聊怎么给重庆的高校做一个智能排课系统。首先,我们得明确需求——既要满足教师的时间安排,又要确保课程合理分布。

 

Bob

对,这确实是个挑战。不过我觉得可以从数据结构入手,比如用图论模型表示教室、老师和学生之间的关系。

 

Alice

嗯,我同意。我们可以把每个老师看作节点,每个课程看作边,这样就能构建出一个图谱。然后利用回溯法或者遗传算法去寻找最优解。

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Charlie

听起来很复杂啊。那具体到编程上,你打算用什么语言呢?

 

Alice

Python呗,毕竟它有强大的库支持,像NumPy可以处理矩阵运算,Pandas用来管理表格数据,Graphviz还能画出直观的图示。

 

比如下面这段代码,就是用来生成随机课程表的起点:

import random

 

def generate_schedule(teachers, courses):

schedule = {}

for teacher in teachers:

available_slots = [i for i in range(5)] # 假设每天最多5节课

random.shuffle(available_slots)

schedule[teacher] = available_slots[:len(courses)]

return schedule

]]>

 

Bob

哇,这个函数看起来简单却实用。不过对于大型学校来说,可能还需要考虑更多约束条件吧?比如某些课程必须连续几天上。

 

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Alice

没错,这就是难点所在。我们需要加入更多的逻辑判断,比如检查冲突、避免重叠等。这里有个改进版的伪代码片段:

def validate_and_adjust(schedule, constraints):

adjusted = True

while adjusted:

adjusted = False

for teacher, slots in schedule.items():

if any(conflict(slots, c) for c in constraints[teacher]):

# 如果发现冲突,则重新分配

new_slots = find_new_slots(slots)

if new_slots != slots:

schedule[teacher] = new_slots

adjusted = True

return schedule

]]>

 

Charlie

感觉已经很有雏形了!不过,重庆的高校多,师生数量庞大,性能优化也很关键。

 

Alice

是的,所以最后一步可以采用分布式计算框架,比如Dask或Spark,进一步提升效率。

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