排课表软件在高校日常管理中扮演着重要角色。本文旨在为大连地区的高校提供一个高效、灵活的排课解决方案。首先，我们采用数据结构中的图论知识来建模课程之间的冲突关系，然后通过算法解决冲突并生成合理的课表。

### 关键技术

- **图论模型**：使用图来表示课程安排问题，每个节点代表一门课程，边表示冲突关系。

- **贪心算法**：用于解决图中的冲突问题，优先处理冲突最少的课程。

- **回溯算法**：在某些情况下，贪心算法可能无法找到最优解，此时引入回溯算法进行优化。

### 核心代码示例

以下代码展示了如何使用Python实现一个简单的排课表系统的核心功能：

class Course:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.conflicts = []

def build_graph(courses):
    graph = {}
    for course in courses:
        graph[course] = set()
    return graph

def add_conflict(graph, course1, course2):
    graph[course1].add(course2)
    graph[course2].add(course1)

def find_schedule(courses):
    schedule = []
    graph = build_graph(courses)
    
    # 假设我们有冲突信息
    add_conflict(graph, courses[0], courses[1])
    add_conflict(graph, courses[1], courses[2])
    
    # 使用贪心算法
    while courses:
        # 选择当前冲突最少的课程
        least_conflicts = min(courses, key=lambda x: len(graph[x]))
        schedule.append(least_conflicts)
        # 移除已添加课程的所有冲突
        for c in list(graph.keys()):
            if least_conflicts in graph[c]:
                graph[c].remove(least_conflicts)
        courses.remove(least_conflicts)
    
    return schedule

# 示例
courses = [Course("CS101"), Course("MA202"), Course("EN101")]
schedule = find_schedule(courses)
print([c.name for c in schedule])

这段代码定义了一个简单的课程类`Course`，以及用于构建图结构、添加冲突关系和执行贪心算法的函数。通过这些基础组件，我们可以逐步扩展和完善整个排课表系统，以适应大连地区高校的具体需求。

### 结论

本文通过实例展示了如何利用计算机技术和算法设计出满足特定需求的排课表软件。未来的工作将集中于优化算法性能、增强用户体验等方面，以更好地服务于大连地区的教育机构。