基于排课系统源码的镇江高校课程调度优化实践

在镇江地区的高校中，课程安排往往面临教室资源紧张、教师时间冲突等问题。为了提高教学效率，本文基于一套开源的排课系统源码进行二次开发，构建了一个适合本地高校特点的课程调度平台。

首先，我们从源码入手，分析了其核心逻辑——主要涉及教师、学生、课程与教室之间的关联性。系统采用邻接表存储教师和教室的可用时间段，并利用深度优先搜索（DFS）算法来检测潜在的时间冲突。当发现冲突时，系统会自动调整相关课程的时间或分配不同的教室。

以下是简化后的Python代码片段，用于检查是否存在时间冲突：

def has_conflict(course1, course2):
    return not (course1.end_time <= course2.start_time or course2.end_time <= course1.start_time)

def schedule_courses(courses):
    conflicts = []
    for i in range(len(courses)):
        for j in range(i + 1, len(courses)):
            if has_conflict(courses[i], courses[j]):
                conflicts.append((courses[i].name, courses[j].name))
    return conflicts

在实际应用中，我们还引入了优先级队列来处理紧急课程的需求，确保关键课程能够优先得到合理安排。此外，考虑到镇江地区多雨天气可能影响户外活动，系统增加了对天气状况的判断模块，从而动态调整体育类课程的时间安排。

经过多次迭代测试后，该系统成功解决了大部分排课难题，不仅减少了人工干预的成本，还提高了整体教学计划的质量。未来，我们将继续探索人工智能技术在排课领域的应用潜力，进一步提升系统的智能化水平。

综上所述，通过深入研究排课系统源码并结合镇江高校的具体情况，我们实现了高效且灵活的课程调度解决方案，为其他类似场景提供了有价值的参考。