java智能排课算法

⑴ 求个自动排课系统算法与实现的程序，最好是用java或VC做好的系统

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⑵ 求用java写的高校自动排课系统的源码，谢啦！

话说我毕业论文是自动选排课系统，纯手写，只用了struts,没有hibernate和spring.不知道代码还在不，回去帮你找找。

⑶ 怎么用java实现自动排课系统他的思想算法是什么

eclipse 只是个开发工具，你可以理解为功能比较丰富的 notepad ...

⑷ 走班排课系统哪家给力

⑸ 数据结构 java开发中常用的排序算法有哪些

排序算法有很多，所以在特定情景中使用哪一种算法很重要。为了选择合适的算法，可以按照建议的顺序考虑以下标准：
（1）执行时间
（2）存储空间
（3）编程工作
对于数据量较小的情形，（1）（2）差别不大，主要考虑（3）；而对于数据量大的，（1）为首要。

主要排序法有：
一、冒泡（Bubble）排序——相邻交换
二、选择排序——每次最小/大排在相应的位置
三、插入排序——将下一个插入已排好的序列中
四、壳（Shell）排序——缩小增量
五、归并排序
六、快速排序
七、堆排序
八、拓扑排序

一、冒泡（Bubble）排序

----------------------------------Code 从小到大排序n个数------------------------------------
void BubbleSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)
{
for(int j=0;i<n-i;j++)
{
if(a[j]>a[j+1])//比较交换相邻元素
{
int temp;
temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp;
}
}
}
}
-------------------------------------------------Code------------------------------------------------
效率 O（n²）,适用于排序小列表。

二、选择排序
----------------------------------Code 从小到大排序n个数--------------------------------
void SelectSortArray()
{
int min_index;
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
min_index=i;
for(int j=i+1;j<n;j++)//每次扫描选择最小项
if(arr[j]<arr[min_index]) min_index=j;
if(min_index!=i)//找到最小项交换，即将这一项移到列表中的正确位置
{
int temp;
temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp;
}
}
}
-------------------------------------------------Code-----------------------------------------
效率O（n²），适用于排序小的列表。

三、插入排序
--------------------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------------
void InsertSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)//循环从第二个数组元素开始，因为arr[0]作为最初已排序部分
{
int temp=arr[i];//temp标记为未排序第一个元素
int j=i-1;
while (j>=0 && arr[j]>temp)/*将temp与已排序元素从小到大比较，寻找temp应插入的位置*/
{
arr[j+1]=arr[j];
j--;
}
arr[j+1]=temp;
}
}
------------------------------Code--------------------------------------------------------------
最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）与冒泡、选择相同，适用于排序小列表
若列表基本有序，则插入排序比冒泡、选择更有效率。

四、壳（Shell）排序——缩小增量排序
-------------------------------------Code 从小到大排序n个数-------------------------------------
void ShellSortArray()
{
for(int incr=3;incr<0;incr--)//增量递减，以增量3，2，1为例
{
for(int L=0;L<(n-1)/incr;L++)//重复分成的每个子列表
{
for(int i=L+incr;i<n;i+=incr)//对每个子列表应用插入排序
{
int temp=arr[i];
int j=i-incr;
while(j>=0&&arr[j]>temp)
{
arr[j+incr]=arr[j];
j-=incr;
}
arr[j+incr]=temp;
}
}
}
}
--------------------------------------Code-------------------------------------------
适用于排序小列表。
效率估计O（nlog2^n）~O（n^1.5），取决于增量值的最初大小。建议使用质数作为增量值，因为如果增量值是2的幂，则在下一个通道中会再次比较相同的元素。
壳（Shell）排序改进了插入排序，减少了比较的次数。是不稳定的排序，因为排序过程中元素可能会前后跳跃。

五、归并排序
----------------------------------------------Code 从小到大排序---------------------------------------
void MergeSort(int low,int high)
{
if(low>=high) return;//每个子列表中剩下一个元素时停止
else int mid=(low+high)/2;/*将列表划分成相等的两个子列表,若有奇数个元素，则在左边子列表大于右侧子列表*/
MergeSort(low,mid);//子列表进一步划分
MergeSort(mid+1,high);
int [] B=new int [high-low+1];//新建一个数组，用于存放归并的元素
for(int i=low,j=mid+1,k=low;i<=mid && j<=high;k++)/*两个子列表进行排序归并，直到两个子列表中的一个结束*/
{
if (arr[i]<=arr[j];)
{
B[k]=arr[i];
I++;
}
else
{ B[k]=arr[j]; j++; }
}
for( ;j<=high;j++,k++)//如果第二个子列表中仍然有元素，则追加到新列表
B[k]=arr[j];
for( ;i<=mid;i++,k++)//如果在第一个子列表中仍然有元素，则追加到新列表中
B[k]=arr[i];
for(int z=0;z<high-low+1;z++)//将排序的数组B的 所有元素复制到原始数组arr中
arr[z]=B[z];
}
-----------------------------------------------------Code---------------------------------------------------
效率O（nlogn），归并的最佳、平均和最糟用例效率之间没有差异。
适用于排序大列表，基于分治法。

六、快速排序
------------------------------------Code--------------------------------------------
/*快速排序的算法思想：选定一个枢纽元素，对待排序序列进行分割，分割之后的序列一个部分小于枢纽元素，一个部分大于枢纽元素，再对这两个分割好的子序列进行上述的过程。*/ void swap(int a,int b){int t;t =a ;a =b ;b =t ;}
int Partition(int [] arr,int low,int high)
{
int pivot=arr[low];//采用子序列的第一个元素作为枢纽元素
while (low < high)
{
//从后往前栽后半部分中寻找第一个小于枢纽元素的元素
while (low < high && arr[high] >= pivot)
{
--high;
}
//将这个比枢纽元素小的元素交换到前半部分
swap(arr[low], arr[high]);
//从前往后在前半部分中寻找第一个大于枢纽元素的元素
while (low <high &&arr [low ]<=pivot )
{
++low ;
}
swap (arr [low ],arr [high ]);//将这个枢纽元素大的元素交换到后半部分
}
return low ;//返回枢纽元素所在的位置
}
void QuickSort(int [] a,int low,int high)
{
if (low <high )
{
int n=Partition (a ,low ,high );
QuickSort (a ,low ,n );
QuickSort (a ,n +1,high );
}
}
----------------------------------------Code-------------------------------------
平均效率O（nlogn），适用于排序大列表。
此算法的总时间取决于枢纽值的位置；选择第一个元素作为枢纽，可能导致O（n²）的最糟用例效率。若数基本有序，效率反而最差。选项中间值作为枢纽，效率是O（nlogn）。
基于分治法。

七、堆排序
最大堆：后者任一非终端节点的关键字均大于或等于它的左、右孩子的关键字，此时位于堆顶的节点的关键字是整个序列中最大的。
思想：
(1)令i=l,并令temp＝ kl ;
(2)计算i的左孩子j=2i+1;
(3)若j<＝n－1，则转(4),否则转(6);
(4)比较kj和kj+1,若kj+1>kj,则令j＝j＋1，否则j不变；
(5)比较temp和kj，若kj>temp，则令ki等于kj，并令i=j,j=2i+1,并转(3),否则转(6)
(6)令ki等于temp，结束。
-----------------------------------------Code---------------------------
void HeapSort(SeqIAst R)

{ //对R[1..n]进行堆排序，不妨用R[0]做暂存单元 int I; BuildHeap(R)； //将R[1-n]建成初始堆for(i=n;i>1；i--) //对当前无序区R[1..i]进行堆排序，共做n-1趟。{ R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //将堆顶和堆中最后一个记录交换 Heapify(R,1,i-1); //将R[1..i-1]重新调整为堆，仅有R[1]可能违反堆性质 } } ---------------------------------------Code--------------------------------------

堆排序的时间，主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成，它们均是通过调用Heapify实现的。

堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。 由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。 堆排序是就地排序，辅助空间为O(1)， 它是不稳定的排序方法。

堆排序与直接插入排序的区别:
直接选择排序中，为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录，必须进行n-1次比较，然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录，又需要做n-2次比较。事实上，后面的n-2次比较中，有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过，但由于前一趟排序时未保留这些比较结果，所以后一趟排序时又重复执行了这些比较操作。
堆排序可通过树形结构保存部分比较结果，可减少比较次数。

八、拓扑排序
例 ：学生选修课排课先后顺序
拓扑排序：把有向图中各顶点按照它们相互之间的优先关系排列成一个线性序列的过程。
方法：
在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出
从图中删除该顶点和所有以它为尾的弧
重复上述两步，直至全部顶点均已输出（拓扑排序成功），或者当图中不存在无前驱的顶点（图中有回路）为止。
---------------------------------------Code--------------------------------------
void TopologicalSort()/*输出拓扑排序函数。若G无回路，则输出G的顶点的一个拓扑序列并返回OK，否则返回ERROR*/
{
int indegree[M];
int i,k,j;
char n;
int count=0;
Stack thestack;
FindInDegree(G,indegree);//对各顶点求入度indegree[0....num]
InitStack(thestack);//初始化栈
for(i=0;i<G.num;i++)
Console.WriteLine("结点"+G.vertices[i].data+"的入度为"+indegree[i]);
for(i=0;i<G.num;i++)
{
if(indegree[i]==0)
Push(thestack.vertices[i]);
}
Console.Write("拓扑排序输出顺序为：");
while(thestack.Peek()!=null)
{
Pop(thestack.Peek());
j=locatevex(G,n);
if (j==-2)
{
Console.WriteLine("发生错误，程序结束。");
exit();
}
Console.Write(G.vertices[j].data);
count++;
for(p=G.vertices[j].firstarc;p!=NULL;p=p.nextarc)
{
k=p.adjvex;
if (!(--indegree[k]))
Push(G.vertices[k]);
}
}
if (count<G.num)
Cosole.WriteLine("该图有环，出现错误，无法排序。");
else
Console.WriteLine("排序成功。");
}
----------------------------------------Code--------------------------------------
算法的时间复杂度O（n+e）。

⑹ 排课的算法

排课算法是一个复杂程度相当高的算法，穷举是行不通的。不同的班级，不同的教师的课程纵横交错，不可能对每一种组合一一穷举。一间不到三十个班的学校，其课程组合的数量级常常超过整个宇宙质子数的总和。
但在这么多的课程组合中，找出“相对合理”的课程组合，满足学校、教师、学生的要求是可行的。

⑺ 论文“计算机自动排课系统的设计与实现”的开题报告怎么写

方案名称：智能排课系统。

方案目的：利用计算机替代传统的繁琐的手工排课方法。

方案阐述：本系统受游戏设计中A星算法中的广度搜索法启发，结合手中的文献，总结出来的一种排课方式。本方案先采用采用信息收集的方式，收集信息。然后利用回逆算法进行智能排课。最后，再进行适当的人为调整，即可生成符合要求的课表。

方案详解：当需要生成课表时，用户需先设定排课条件。基本条件有：周课时设置，课程信息，班级信息，教师信息，场地信息，教学计划（即那些老师教那些班级、可以选择的空教室、是否有合班课等信息）。将所有信息存入数据库。自动排课，即系统自动调用数据库收集的信息然后利用设定的算法进行排课。最后，将系统生成的课表进行差错检查，分别在班级信息，教师信息，场地信息表中检测其有无冲突。然后进行查看和手工调课。最后生成所需求的课表。

算法详解：

回溯是一种优先搜索法。它按优先条件向前搜索，以达到目标，但当搜索到某一步时，发现原先的选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择。这种走不通就退回的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态点称之为回溯点。

具体到计算机智能排课系统中，选优条件即为排课数学模型中的约束条件群（需求集中的元素特征与资源集中的元素特征相互作用形成的数学关系）。换言之，若不满足约束条件群，该选择即为不优或达不到目标。当遍历该步骤的所有可能仍未满足约束条件群，则该状态满足了回溯条件，该状态点即为回溯点。下图即为回溯算法排课流程。

值得指出的是，当得到第一次满足选优条件的排课结果后，可以将课表输出到屏幕上，由系统管理员直接审视排课结果，若感觉不满意，则可回到第一次得出的排课结果，将该状态设为回溯点，继续运行该算法，可以得到另一种排课结果，直至程序管理员满意为止。

当然，也有可能使用该法遍历了所有的可能，仍无满足选优条件之排课结果，此时，计算机就根据反馈的结果，自动放宽约束条件，重新进行排课。

该排课系统已在实际应用，排课结果较为理想，并且充分发挥了运算速度快的特点。

计算机自动排课也需要进行人工干预，以便可以使得各个高校能够根据自己的具体要求对排课算法中的一些参数进行设置和调整，并对计算机排出的课表进行调整．本算法所设计的人工干预过程有：等价类划分中参数的设置，教室类型的设置，时间模式库的设置，优先级函数中参数的设置．用户可以根据自己的具体要求对这些参数和库进行设置．另外，对于计算机排出的课程表，用户也可以通过人机交互进行适当调整，从而得到用户满意的课程表．

参考文献：《高校智能排课系统文献综述》

作者，日期不详。

《以代理人为基础的中学排课系统研究》

台湾高雄师大学 杨锦潭 欧文性

PS: 本人经过几天了解和获得老师的指点，觉得该系统如何能使用数据结构图和离散数学中的图论解决会能具有可操作性和智能性。另外，本人认为可以设计一个信息采集的接口，用于采集一些教师的需求信息（例如：不想上某个时段的课程。）这样可以使整个信息更加人性化，但实现起来也比较有难度。知识水平有限，只能在我所能想到的范围进行思考。

⑻ 急求java 遗传算法实现排课功能（控制台程序）的代码

关于交叉的疑问，不就是父亲和母亲随机位上的基因进行交换得到孩子的基因，后面一句”然后选择所有基因位上的数总和最大的染色体C1“就不明白了。

⑼ 排课系统 用java语言开发，jsp编写页面，数据库用MYsql，不一定要完全按照要求，只要有参考价值就给分

你这个东西有点多，不是一会能说清楚的，你这个东西我到是能做个完整的出来，但是你到底想要什么建议。

⑽ java 排序

public class P
{
public static void main(String[] args)
{
String str="abc";
int loop=str.length()+1;

while(loop>0)
{
System.out.println(str);
str=str.charAt(str.length()-1)+str.substring(0,str.length()-1);
loop--;
}
}
}