张老师：大家好，最近我们学校正在开发一套新的排课系统，目的是为了提高教学效率。李同学，你觉得目前的排课系统存在哪些问题？
李同学：老师，我觉得现有的排课系统不够智能化，经常会出现教师和教室冲突的情况。而且手动调整非常耗时。
王教授：确实如此，我们需要一个更智能的算法来解决这些问题。我建议采用贪心算法，它能快速找到初步的排课方案。
张老师：那具体怎么实现呢？可以给我们展示一下吗？
王教授：好的，下面是一个简单的Python代码示例：
class Course:
def __init__(self, name, teacher, room):
self.name = name
self.teacher = teacher
self.room = room
def greedy_schedule(courses):
schedule = {}
for course in courses:
placed = False
for day in ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday']:
if not placed and day not in schedule:
schedule[day] = {course.name: (course.teacher, course.room)}
placed = True
if not placed:
print("Conflict detected!")
return schedule
# 示例数据
courses = [Course('Math', 'Mr. Zhang', 'Room A'),
Course('Physics', 'Ms. Li', 'Room B'),
Course('Chemistry', 'Dr. Wang', 'Room C')]
result = greedy_schedule(courses)
print(result)
张老师：这段代码看起来不错，但似乎没有考虑时间上的冲突。我们还需要优化时间安排。
王教授：没错，时间冲突是另一个重要问题。我们可以引入图论中的顶点着色算法，将每一天分为多个时间段，并确保同一时段内不会出现冲突。
李同学：这听起来很复杂，具体如何操作呢？
王教授：其实并不难，只需要稍微修改我们的代码即可：
def colored_schedule(courses, time_slots):
graph = {}
for course in courses:
graph[course.name] = set()
for other_course in courses:
if course != other_course and (course.teacher == other_course.teacher or course.room == other_course.room):
graph[course.name].add(other_course.name)
colors = {}
for node in graph:
available_colors = set(range(time_slots))
for neighbor in graph[node]:
if neighbor in colors:
available_colors.discard(colors[neighbor])
if available_colors:
colors[node] = min(available_colors)
else:
print("Time conflict detected!")
return None
return colors
张老师：谢谢王教授，这套系统如果能在山东大学部署成功，将会极大提升我们的教学管理水平。
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