程序聚合 软件案例 学生选修课管理

学生选修课管理

2025-06-15 14:34:02
行业:在线教育
载体:框架或代码包
技术:C++

业务和功能介绍

随着高校教育管理的不断信息化,学生选修课管理系统成为提升教学管理效率的重要工具。传统的选课管理依赖人工操作,存在效率低、易出错、数据难以保存和查询等问题。因此,设计并实现一个高效、可靠的学生选修课管理系统具有重要的现实意义。该系统能够实现课程信息的添加、修改和查询,支持学生选课的增删改查操作,并具备数据持久化和排序功能。通过该系统,教务人员可以便捷地管理课程和学生选课信息,学生也能快速查询和调整自己的选课记录,从而提升选课流程的透明度和效率。系统的实现不仅优化了教学管理流程,也为后续功能扩展奠定了基础,如冲突检测、多条件查询等,进一步满足高校教育的多样化需求。
1. 功能模块及实现功能
本项目是一个学生选修课管理系统,主要包含以下功能模块:
课程管理:支持课程的添加、修改、查看,确保课程信息准确更新。
选课管理:学生可添加、查询、修改、删除选课记录,便于灵活调整课程。
数据持久化:选课和课程数据可保存至文件,重启后自动加载,确保数据不丢失。
排序功能:支持按学分降序排列选课记录,方便查看优先级高的课程。

2. 主要功能路径
主菜单:提供选课管理、数据保存/加载、排序等功能入口。
课程管理子菜单:可添加、修改、查看课程信息,修改后自动同步关联选课记录。
选课流程:学生输入学号、姓名等信息后选择课程,系统自动关联课程学分和上课时间。
数据存储:所有操作均可保存至文件,确保数据持久化,下次启动自动恢复。

项目实现

1.我主要负责后端开发,部分前段交互,单元测试,文档编写。
2. 技术栈、架构及实现难点
技术栈
- **编程语言**:C++(面向对象设计)
- **数据结构**:单向链表(选课管理)、动态数组(`vector`存储课程)
- **文件操作**:`` 实现数据持久化(TXT 格式存储)
- **排序算法**:冒泡排序(按学分降序排列链表节点)

#### **系统架构**
- **模块化设计**:
- **课程管理模块**(`Course` 结构体 + `vector` 存储)
- **选课管理模块**(链表结构,支持增删改查)
- **数据持久化模块**(文件读写,标记 `[COURSES]` 和 `[SELECTIONS]` 区分数据)
#### **实现难点与解决方案**
1. **链表操作易出错**:
- 问题:删除节点时指针未正确更新,导致内存泄漏或断链。
- 解决:增加边界条件检查(如空链表、头节点删除),并配合调试工具验证。

2. **文件数据解析**:
- 问题:课程和选课数据混合存储,需准确区分。
- 解决:使用标记行(如 `[COURSES]`)分隔数据,逐行解析并校验格式。


示例图片视频


FANBAO
30天前活跃
方向: 前端-小程序、后端-Python、
交付率:100.00%
相似推荐
公安系统管理
1.项目背景​ 当前公安监所面临着在押人员管理精细化不足、安防防控智能化水平偏低、业务流程协同效率不高、数据价值挖掘不充分等挑战。为响应 “智慧公安” 建设号召,落实监所 “安全、规范、高效” 管理要求,构建 “科技赋能、数据驱动、全流程管控” 的现代化监所管理体系,特启动公安监所实战平台项目。 2.核心功能模块 智能安防模块 在押人员管理模块 管教工作模块 决策分析模块
AI个性化学习平台
面向用户需要复习课程、掌握知识点备考的大中小学学生需要个性化学习规划、内容解析的 社会自主学习人士需要AI 增强课堂教学、学生测评的教育培训机构 多模型AI 支持系统:支持国内5 家主流大模型调用,可按需动态切换,确保服务高可用 性;支持所有基于OpenAISDK 的大模型,现已内置DeepSeek、文心一言、星火、ChatGLM、Moonshot Prompt(提示词)管理系统::可视化管理AI 提示词模板,支持版本控制和A/B 测试;5 分钟 TTL 缓存,提升性能;系统自动注入Prompt 提高AI 调用可用性;多场景支持:支持不同场景的 Prompt 模板(系统提示、出题组卷、批改) 。 文件上传与学习计划生成:用户上传学习资料、笔记(PDF、Word、PPT、TXT、MD)文 件,AI 自动解析内容并生成个性化学习计划 AI 自动评测系统::AI 根据学习主题或者设置的个性化参数(学段、考试科目、考试时 间等)自动生成测验题目甚至实现智能组卷,支持在线答题、自动批改和错题讲解 知识图谱系统:将学习内容转化为可视化知识卡片图谱,展示知识点之间的依赖关系, 帮助学习者理解知识结构,并以此推荐学习资源 学习可视化与成长报告:多维度(统计卡片、折线图、饼状图、弱项分析)展示学习 进度和成绩,生成PDF 学习报告。 管理后台系统:数据大屏仪表盘统计展示系统后台信息,支持模型配置、Prompt 管理、 用户管理、系统配置。
头盔护卫AI——基于YOLOv5的头盔识别系统
在工业和建筑领域,头盔是保护工人免受头部伤害的首要安全装备。在交通、体育、娱乐等领域,头盔都是我们不可或缺的保护伙伴,确保我们在各种环境下的安全。通过我们的头盔识别系统,我们能够更好地监控和促进头盔的正确使用,进一步提升公共安全。通过yoloV5,做头盔识别系统。
secomm电子商务平台-网上书店
一、立项背景和目标 在数字化消费趋势下,线上购物成为主流,但现有电商平台对书籍、文创等垂直品类覆盖不足,存在交互繁琐、加载慢等问题,线下书店又受地域限制。基于此,“我的书店” 电商项目应运而生,采用前后端分离架构,以解决用户精准购物需求,适配多端使用场景。 项目目标清晰:用户层面,打造界面友好、操作便捷的平台,实现商品浏览、搜索、购物车管理等功能;技术层面,用 Vue 3、Spring Boot 等主流技术搭建可维护架构,验证技术应用价值;业务层面,完成基础电商流程闭环,为后续拓展预留空间。 二、软件功能与核心模块 软件整体围绕 “找货 - 选货 - 管货” 核心场景,涵盖商品展示、分类筛选、实时搜索、购物车管理、分页浏览等功能。 产品展示模块(HomePage.vue)是核心,左侧侧边栏提供五大分类导航,选中分类高亮显示,主体用响应式网格展示商品卡片,含图片、名称等信息,还支持分页调整。 实时搜索模块带 300ms 防抖,避免无效请求,搜索范围覆盖商品多字段,且与分类协同,仅显示所选分类下匹配商品,提升精准度。 购物车管理模块(cart.js)基于 Pinia,支持添加、移除、更新商品数量及清空操作,通过计算属性实时统计总数量和价格,与产品展示模块无缝衔接。 路由与页面管理模块依托 Vue Router,配置首页、详情页、购物车页面路由,实现页面无缝切换,保持全局样式统一。 三、业务流程与功能路径 核心业务流程为:用户进首页→选分类 / 搜关键词→系统筛选分页展示商品→用户浏览卡片→加购→进购物车调整→查看总价,全程无刷新,交互连贯。 分类筛选路径:用户点侧边栏分类→触发 selectCategory 方法→重置关键词与页码→按分类 ID 过滤商品→更新分页→展示对应商品,分类与商品通过 categoryId 关联。 搜索功能路径:用户输关键词→300ms 后执行搜索→未选分类则筛选全量匹配商品,已选则筛选对应分类下商品→实时更新结果与分页,兼顾效率与精准度。 购物车操作路径:用户点 “加入购物车”→Pinia 存储数据→更新总数量与总价;进购物车页面→调整数量或删除商品→状态同步,确保数据一致。
AI逆向分析-AI逆向分析
这是一个桌面端的 AI 安全分析平台,简单来说,它就是一个能指挥专业安全工具干活的 AI 聊天助手。 核心业务就是通过对话的方式,辅助你完成以下四类安全分析任务: APK 逆向:上传安卓安装包,它会在后台调用 JADX 帮你分析代码逻辑和漏洞。 主机逆向:扔进去 exe 或 elf 文件,它配合 IDA Pro 帮你分析汇编和程序行为。 流量分析:上传抓包文件(pcap),它利用 Wireshark 帮你识别异常流量和攻击特征。 文件破解:遇到加密文件或哈希,它能调用 Hashcat 帮你跑字典或掩码破解。 技术亮点: 它不仅仅是套了个 AI 的壳,而是通过 MCP协议,真正打通了 AI 模型与本地安全工具(JADX, IDA 等)的连接。AI 可以读取工具的分析结果,结合知识库,给你提供有理有据的分析报告。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服