随着高等教育规模的不断扩大，高校排课系统的重要性日益凸显。然而，传统排课方法往往面临课程冲突多、教师时间安排不合理以及教室资源利用率低等问题。因此，构建一个高效且可靠的排课系统显得尤为必要。
本研究提出了一种基于贪心算法的排课解决方案。该算法首先将所有课程按照优先级排序（如重要性、学生人数等），然后依次为每门课程分配最合适的时段和教室，确保尽可能减少冲突。此外，为了进一步提高系统的灵活性，我们引入了动态调整机制，允许在排课过程中根据实际需求对部分参数进行微调。
以下是核心算法的具体实现代码：
def greedy_course_scheduling(courses, rooms, teachers): schedule = {} for course in courses: best_time_slot = None min_conflict = float('inf') for time_slot in range(len(rooms)): conflicts = 0 if rooms[time_slot] is not None: continue for t in teachers: if t[time_slot] is not None: conflicts += 1 if conflicts < min_conflict: min_conflict = conflicts best_time_slot = time_slot if best_time_slot is not None: schedule[course] = best_time_slot rooms[best_time_slot] = course for t in teachers: if t[best_time_slot] is None: t[best_time_slot] = course return schedule ]]>
上述代码中，`courses`表示待排课程列表，`rooms`表示可用教室的时间表，`teachers`表示每位教师的时间安排。函数返回最终的课程排定结果。
实验结果显示，相较于传统的手工排课方式，该算法能够有效降低课程冲突率，并显著提升整体排课效率。未来的工作将进一步探索人工智能技术在此领域的应用潜力，例如利用机器学习模型预测学生选课偏好，从而实现更加智能化的排课策略。
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