Alice: 嘿，Bob，我最近在研究如何开发一个适用于南京高校的排课系统。你对这方面有了解吗？
Bob: 当然，Alice！南京高校的学生人数众多，每个学生都有自己的课程需求。一个好的排课系统可以极大提高效率。你具体想从哪个角度开始呢？
Alice: 我想先了解一下基础架构，比如如何存储学生信息和课程信息？
Bob: 首先，我们可以使用Python的字典结构来存储这些信息。例如，学生信息可以用一个字典列表来表示，每个元素包含学生的ID、姓名等基本信息。课程信息也可以类似地存储。
Alice: 那么排课逻辑怎么实现呢？
Bob: 排课的核心在于合理分配课程。我们可以创建一个函数，输入学生的选课偏好，输出一份合理的课表。这里的关键是避免时间冲突，确保每位学生都能上到他们想要的课程。
Alice: 看起来挺复杂的。有没有具体的代码示例？
Bob: 当然，这是一个简单的排课系统框架：
def generate_schedule(students, courses):
# 初始化每个人的课程表为空
schedules = {student['id']: [] for student in students}
# 遍历每门课程，尝试将其分配给学生
for course in courses:
for student in students:
if course['id'] not in schedules[student['id']] and can_add_course(student, course):
schedules[student['id']].append(course['id'])
return schedules
def can_add_course(student, course):
# 这里添加检查是否有时间冲突等逻辑
return True
# 示例数据
students = [
{'id': 1, 'name': '张三', 'preferences': ['CS101', 'MATH101']},
{'id': 2, 'name': '李四', 'preferences': ['ENGLISH101', 'HISTORY101']}
]
courses = [
{'id': 'CS101', 'name': '计算机科学导论'},
{'id': 'MATH101', 'name': '高等数学'}
]
# 调用函数生成课表
schedules = generate_schedule(students, courses)
print(schedules)
]]>
Alice: 太棒了！这个代码看起来很有帮助。我们还可以继续优化它，让它更智能地处理冲突。
Bob: 没错，Alice。未来我们可以考虑引入更高级的数据结构和算法，比如图论中的匹配算法，来进一步提升排课系统的性能。
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