在现代教育信息化背景下，走班排课系统成为学校管理的重要工具。尤其在科学课程中，由于实验设备、教师资源和学生需求的多样性，传统的排课方式难以满足实际需要。因此，采用计算机技术对走班排课系统进行优化显得尤为重要。

本文提出一种基于贪心算法与图论的排课优化方案。该算法通过构建课程-教室-时间的三维图模型，将排课问题转化为图的着色问题。具体而言，每个课程节点代表一门科学课程，边表示课程之间的冲突（如同一时间、同一教室或同一教师）。通过遍历图并分配时间槽，实现最优排课。

下面是该算法的核心代码示例：

    import networkx as nx

    def optimize_scheduling(courses, classrooms, teachers):
        G = nx.Graph()
        for course in courses:
            G.add_node(course['id'])
            for other_course in courses:
                if course != other_course:
                    if (course['time'] == other_course['time'] and 
                        course['classroom'] == other_course['classroom']) or \
                       (course['teacher'] == other_course['teacher']):
                        G.add_edge(course['id'], other_course['id'])
        
        coloring = nx.greedy_color(G)
        return coloring
    

该算法能够有效减少排课冲突，提高资源利用率。同时，结合数据库存储和前端可视化展示，可以进一步增强系统的实用性与用户体验。未来，可引入机器学习方法，实现动态调整与智能推荐，使走班排课系统更加智能化与高效化。