timetable-filtering-logic

시간표 만들기 & 필터링 알고리즘

Logic

1. Interface

🔁 TimetableInterface

• 클래스 설명
  • 프론트 - 백 알고리즘 인터페이스

클래스 구성

init

• 클래스 초기화 함수
• input 사용자의 취향 list [오전/오후 수업, 1교시 수업 수, 우주 공강 여부]
• output 없음

search_course_routine

• 검색어를 받아 검색 결과를 반환하는 함수
• input 검색어 string
• output 검색 결과 list

require_course_timetable_routine

• 강의 리스트를 받아 이 강의로만 이루어진 시간표를 반환하는 함수
• input 강의 list
• output 시간표 list

find_professor_routine

• 강의 리스트를 받아 이 강의들의 교수님을 반환하는 함수
• input 강의 list
• output 강의-교수님 dict {강의 이름: 교수님 이름}

auto_fill_routine

• 시간표를 자동으로 채워주는 함수
• input 필터링 조건, 모드 (상수), 채울 시간표, 채울 학점, 학과 이름
• output 채워진 시간표 list

2. Processing

✅ import_csv

• 모듈 설명
  • 학과 강의 및 커리큘럼 csv 파일 생성 모듈

함수 구성

import_routine

• csv 파일로부터 변환에 필요한 list & dict와 DataFrame list로 반환하는 함수
• input csv 파일(raw data)의 경로
• output 학과별 [id <-> 학과명] list & dict, DataFrame list

get_department_dict

• csv 파일명에 따라 [id <-> 학과명] 간의 변환에 필요한 dict, list를 만드는 함수
• input csv 파일명 list
• output [id <-> 학과명] 간의 변환에 필요한 dict, list

import_csv

• 읽어온 csv 파일(raw data)을 DataFrame의 list로 변환하는 함수
• input csv 파일(raw data)의 경로, csv 파일명 list
• output DataFrame list

sort_csv_file

• csv 파일 이름 정렬 key 함수
• input csv 파일명
• output 정렬 기준에 따른 우선순위 튜플

✅ entire_course

• 모듈 설명
  • 전체 & 교양선택 강의 csv 파일 생성 모듈

함수 구성

get_entire_course_df

• 학과별 강의 전체를 하나의 DataFrame으로 만드는 함수
• input 학과별 강의 DataFrame list
• output 전체 강의 DataFrame

get_elective_course_df

• 전체 강의 DataFrame 중 교양선택 강의를 추출하는 함수
• input 전체 강의 DataFrame
• output 교양선택 강의 DataFrame

✅ time_str_to_bit

• 모듈 설명
  • DataFrame 내부의 string 형태의 시간을 bit ndarray로 변환하는 모듈

함수 구성

time_str_to_bit

• string 형태의 시간을 bit ndarray로 변환하는 함수
• input string 형태의 시간
• output bit ndarray 형태의 시간

time_str_to_bit_df

• DataFrame 내부의 string 형태의 시간 column 전체를 bit로 변환하는 함수
• input 변환 전 DataFrame, column 이름
• output 변환 후 DataFrame

✅ course_by_time

• 모듈 설명
  • 특정 시간 강의의 DataFrame을 반환하는 모듈

함수 구성

course_by_time

• 시간을 입력받으면 해당 시간에 열리는 강의 DataFrame을 반환하는 함수
• input 강의 DataFrame, bit ndarray 형태의 시간
• output 입력된 시간에 열리는 강의 DataFrame

get_course_by_all_time

• 개별 교시에 열리는 강의들의 DataFrame list를 반환하는 함수
• input 강의 DataFrame
• output 개별 교시에 열리는 강의 DataFrame list

✅ course_by_department

• 모듈 설명
  • 각 학과가 들어야하는 강의를 교양, 전공으로 분류한 DataFrame 생성 모듈

함수 구성

create_empty_department_possible_df

• 커리큘럼에 있는 학과를 토대로 DataFrame을 생성
• input 커리큘럼에 있는 학과의 id -> 학과이름 변환 list
• output 커리큘럼에 있는 학과를 토대로 2개씩 생성된 빈 DataFrame 2차원 list (전공, 교양필수)

add_include_course_to_department_possible_df

• 학과 이름이 df_course_list에 있으면, 해당 강의를 전공과 교양필수로 나누어 DataFrame에 추가
• input
  • 학과별 강의 DataFrame list
  • 전체 강의 DataFrame (시간이 bit ndarray로 변환된 DataFrame)
  • 커리큘럼에 있는 학과의 id -> 학과이름 변환 list
  • 강의시간표에 있는 학과의 학과이름 -> id 변환 dict
• output 학과별로 강의가 추가된 DataFrame 2차원 list (전공, 교양필수)

add_geb_to_department_possible_df

• 학과별 대학교교양필수(GEB) 과목을 교양필수 DataFrame에 추가
• input
  • 전체 강의 DataFrame (시간이 bit ndarray로 변환된 DataFrame)
  • 학과별 커리큘럼 DataFrame list
  • 학과별 강의가 추가된 DataFrame 2차원 list (전공, 교양필수)
  • 커리큘럼에 있는 학과의 id -> 학과이름 변환 list
• output 학과별로 강의가 추가된 DataFrame 2차원 list (전공, 교양필수)

add_ged_to_department_possible_df

• 학과별 핵심교양(GED) 과목을 교양필수 DataFrame에 추가
• input
  • 전체 강의 DataFrame (시간이 bit ndarray로 변환된 DataFrame)
  • 학과별 커리큘럼 DataFrame list
  • 학과별 강의가 추가된 DataFrame 2차원 list (전공, 교양필수)
  • 커리큘럼에 있는 학과의 id -> 학과이름 변환 list
• output 학과별로 강의가 추가된 DataFrame 2차원 list (전공, 교양필수)