在现代教育信息化建设中，“排课表软件”成为许多高校教学管理的重要工具。尤其是在河南省，由于高校数量众多且规模各异，如何科学合理地安排课程时间表成为一个亟待解决的问题。本文将详细介绍一款针对河南高校设计的排课表软件，并展示其核心代码。

首先，我们使用Python语言结合Pandas库来处理数据。Pandas是一个强大的数据分析工具，可以轻松加载和操作Excel文件中的课程信息。以下是初始化课程数据的部分代码：

import pandas as pd

def load_courses(file_path):
    df = pd.read_excel(file_path)
    courses = []
    for index, row in df.iterrows():
        course_info = {
            'course_name': row['Course Name'],
            'teacher': row['Teacher'],
            'classroom': row['Classroom'],
            'time_slot': row['Time Slot']
        }
        courses.append(course_info)
    return courses

接下来是关键的排课逻辑部分，这里采用贪心算法来分配课程到不同的时间段。贪心算法的核心思想是在每一步选择局部最优解，从而希望最终得到全局最优解。

def schedule_courses(courses, time_slots):
    scheduled = {slot: [] for slot in time_slots}
    for course in courses:
        best_slot = None
        min_conflicts = float('inf')
        for slot in time_slots:
            conflicts = sum(1 for c in scheduled[slot] if c['teacher'] == course['teacher'])
            if conflicts < min_conflicts:
                best_slot = slot
                min_conflicts = conflicts
        scheduled[best_slot].append(course)
    return scheduled

最后，我们将排好的课程表保存回Excel文件，以便教师和学生查看。

def save_schedule(scheduled_courses, output_file):
    data = []
    for slot, courses in scheduled_courses.items():
        for course in courses:
            data.append([course['course_name'], course['teacher'], course['classroom'], slot])
    df = pd.DataFrame(data, columns=['Course Name', 'Teacher', 'Classroom', 'Time Slot'])
    df.to_excel(output_file, index=False)

上述代码展示了从数据加载到排课再到结果存储的完整流程。这款软件不仅提高了排课效率，还降低了人工干预带来的错误率，非常适合河南地区的高校使用。

综上所述，通过Python编程语言与数据结构的有效结合，我们成功构建了一款高效的排课表软件，为河南高校的教学管理工作提供了有力支持。