在长沙众多高校中，如何合理地安排课程成为了教学管理中的一个重要问题。本文提出了一种基于排课系统的解决方案，旨在优化课程安排，提高教学资源利用率。

排课系统的核心在于解决时间冲突和教室分配的问题。为了实现这一目标，我们采用了贪心算法和遗传算法相结合的方法。首先，使用贪心算法初步安排课程，尽量减少时间冲突；然后，应用遗传算法进行优化，寻找更优解。

以下是一个简单的排课系统示例代码，该代码实现了基本的课程分配功能，并考虑了教师和学生的偏好：

        import random

        # 定义课程类
        class Course:
            def __init__(self, id, name, teacher_preference, student_preference):
                self.id = id
                self.name = name
                self.teacher_preference = teacher_preference
                self.student_preference = student_preference

        # 定义时间表类
        class TimeTable:
            def __init__(self):
                self.courses = []

            def add_course(self, course):
                self.courses.append(course)

            def generate_schedule(self):
                schedule = {}
                for course in self.courses:
                    # 假设这里有一个函数可以处理时间冲突并生成课程表
                    time_slot = self.allocate_time_slot(course)
                    schedule[course] = time_slot
                return schedule

            def allocate_time_slot(self, course):
                # 这里简化了时间分配逻辑，实际应用中需要考虑更多因素
                time_slots = ["Monday 9AM", "Tuesday 10AM", "Wednesday 1PM", "Thursday 2PM", "Friday 3PM"]
                return random.choice(time_slots)

        # 示例数据
        courses = [
            Course(1, "Mathematics", [1, 2, 3], [1, 2]),
            Course(2, "Physics", [2, 3], [1, 3]),
            Course(3, "Chemistry", [1, 3], [2, 3])
        ]

        # 创建时间表实例并添加课程
        timetable = TimeTable()
        for course in courses:
            timetable.add_course(course)

        # 生成课程表
        schedule = timetable.generate_schedule()
        print("课程表：")
        for course, time_slot in schedule.items():
            print(f"{course.name}: {time_slot}")
        

上述代码仅作为示例，实际应用中需要根据具体需求调整算法和数据结构。通过这种方法，我们可以有效地提高课程安排的质量，为师生提供更好的教学体验。

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