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探究南通高校中的排课软件开发与优化

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Alice: 你好Bob,最近我们学校正在尝试引入一套新的排课系统,听说你对这方面的技术比较了解?

Bob: 嗯,确实。我之前帮一家南通本地的大学做过类似的项目。不过每所学校的需求都不一样,需要定制化设计。

Alice: 那你觉得这个系统最难的部分是什么?

学生管理信息系统

Bob: 最难的是时间冲突检测。如果课程安排不合理,会导致老师和学生的时间表出现重叠。我们需要一个高效算法来解决这个问题。

Alice: 这听起来很复杂。你是怎么实现的呢?

Bob: 我用Python编写了一个基于图论的数据结构,将每个课程视为节点,然后用边连接有冲突的课程。这样就能快速找到最优解。

Alice: 具体代码能给我看看吗?

Bob: 当然可以。这是我的核心算法部分:

class CourseGraph:

def __init__(self):

self.graph = {}

 

排课系统

def add_course(self, course_name, conflicts):

if course_name not in self.graph:

self.graph[course_name] = set()

for conflict in conflicts:

self.graph[course_name].add(conflict)

 

def check_conflicts(self):

# 检查所有课程是否有冲突

for course, conflicts in self.graph.items():

排课软件

if any(conflict in self.graph and course in self.graph[conflict] for conflict in conflicts):

return True

return False

Alice: 看起来逻辑清晰。不过对于大规模数据处理,性能如何保障?

Bob: 我们还可以进一步优化,比如使用邻接矩阵存储图信息,减少搜索时间。此外,结合并行计算框架如Dask,可以显著提升效率。

Alice: 太感谢了!有了这些思路,我们的排课系统应该会更稳定可靠。

Bob: 不客气,如果有其他问题随时联系我。

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