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时间表（Timetabling）问题是NP一完全的，因此很难寻求一个有效的整体优化算法．分组作为重要的优化策略，可以将课程按优先等级逐次分组，每组再采用组合优化方法．通常认为课程的规模是优先等级的决定性因素．然而选课的模式允许学生在一定的范围内选择课程，这就使得课程的关联关系更复杂．该文将课程的关联关系描述为一个Markov链，进而给出了课程优先度（CourseRank）的概念．通过对清华大学2002年度学生选课数据的分析和计算，结果表明课程的规模仍然是重要的因素，但并不完全是决定性的．