小明：最近我在研究一个排课系统，感觉后端逻辑特别复杂，特别是课程冲突和资源分配问题。

小李：你有没有想过，这个问题其实和航天领域的任务调度很像？比如火箭发射时间安排，也需要考虑多个变量。

小明：真的吗？那我们可以借鉴一下航天中的调度算法吗？

小李：当然可以。比如使用遗传算法或动态规划来优化排课顺序，类似航天任务中对飞行路径的优化。

小明：听起来不错，那你能给我举个例子吗？比如代码怎么实现呢？

小李：下面是一个简单的后端排课逻辑示例，用Python实现，主要处理课程时间冲突检查：

def check_conflict(schedule, new_course):
    for course in schedule:
        if (new_course['start'] < course['end'] and 
            new_course['end'] > course['start']):
            return True
    return False

# 示例数据
schedule = [{'start': 9, 'end': 11}, {'start': 13, 'end': 15}]
new_course = {'start': 10, 'end': 12}
if check_conflict(schedule, new_course):
    print("冲突！")
else:
    print("无冲突，可添加课程。")
    

小明：明白了，这样的逻辑确实能帮助我们避免课程冲突。

小李：没错，这种算法在航天任务中也常用于多任务调度，确保所有操作不重叠且高效。

小明：看来后端开发不仅仅是写接口，还要理解背后的算法逻辑。

小李：没错，这也是为什么我们要不断学习，把不同领域的知识融合到系统中。