用python写排课系统_大学课程的有效排课

我目前正在一个网站上工作，该网站将允许我所在大学的学生根据他们想修的课程自动生成有效的课程表。

在网站上工作之前，我决定解决如何有效地安排课程的问题。

一些澄清：我们大学的每门课程

大学)由一个或多个部分组成。比如说，

微积分I目前有4个部分可用。这意味着，取决于课程的节数，以及课程是否有实验室，这会极大地影响排课过程。

我们大学的课程用学科缩写和课程代码的组合来表示。在微积分I中：数学1110。

CRN是一个区段特有的代码。

我就读的大学不是男女混合的，意思是男女在(几乎)不同的校园学习。我几乎是说校园被分成了两部分。

datetimes和timeranges dict旨在减少对datetime.datetime.strTime()的调用，这是一个真正的瓶颈。

我的第一次尝试是算法不断循环，直到找到30个调度。通过从一个输入的课程中随机选择一个部分，然后尝试从其余课程中放置部分来构建有效的计划，创建计划。如果不是所有课程都符合时间表，即存在冲突，则取消时间表并继续循环。

显然，上述解决方案存在缺陷。算法运行时间太长，而且过于依赖随机性。

第二种算法与旧算法完全相反。首先，它使用itertools.product()生成所有可能的计划组合的集合。然后，它遍历计划，删除所有无效的。为了确保分类的部分，计划组合在被验证之前被洗牌(random.shuffle())。同样，也有一些随机性。

经过一点优化，我能够让调度程序在1秒内运行，平均调度由5个课程组成。那很好，但一旦你开始增加更多的课程，问题就开始了。

给你一个想法，当我提供一组特定的输入时，可能的组合量非常大，以至于itertools.product()不会在合理的时间内终止，并且在这个过程中会消耗1GB的RAM。

显然，如果我想让它成为一个服务，我需要一个更快更高效的算法。两个已经出现在网上和IRC：动态规划和遗传算法。

动态规划不能应用于这个问题，因为如果我正确理解这个概念，它涉及到将问题分解成更小的部分，单独解决这些部分，然后将这些部分的解决方案组合在一起形成一个完整的解决方案。据我所见，这不适用于这里。

至于遗传算法，我不太了解它们，甚至无法理解如何在这种情况下应用它们。我也知道，对于一个非常大的问题空间，遗传算法会更有效，而这不是的大。

我有什么选择？有没有一种相对可以理解的方法来解决这个问题？或者我应该坚持我所拥有的并希望下学期没有多少人决定选修8门课程？

我不是一个伟大的作家，所以我很抱歉在这个问题上有任何模棱两可的地方。请随时要求澄清，我会尽力帮助你的。

这是完整的代码。

注意：很抱歉使用了误导性的标签(日程安排)。

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