图书馆管理系统 (C语言)

基于C语言的图书馆管理系统 大量的图书管理起来也是相当复杂的。但是,我国的大部分中小学校,大部分的图书馆都未使用,有少数学校刚开始使用计算机进行信息管理,相比较而言,传统的手工管理会带来了很多不必要的错误和麻烦。通过系统可以查看图书信息,读者的借阅情况和归还情况等信息以及对各个环节中信息的变更进行管理,减轻管理人员的工作强度,提高图书馆的管理效率,逐步实现科学化、规范化管理。 阅读详情

图书馆管理系统 (C语言)

GitHub


功能框架如下
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管理系统主要使用了以下操作
  • 单向链表的创建、增添、删除、遍历、查找、排序。
  • 链表写入文件、从文件读取数据至链表。
  • 密码的隐式输入、输入检测。
  • 注册生成随机账号
  • 账号登录检测
  • 账号找回密码
  • 密码简单加密存储至文件,解密加载至链表

主函数

#include "head.h"

int main(void)
{
	Book_head=(Book *)malloc(sizeof(Book));
	Student_head=(Student *)malloc(sizeof(Student));
	Manager_head=(Manager *)malloc(sizeof(Manager));

	Book_head->next=Book_load();
	Student_head->next=Student_load();
	Manager_head->next=Manager_load();

	char ma='1';

	while(ma!='0')
	{
		show_main();
		printf("\t\t\t:");
		scanf("%c",&ma);
		while(getchar()!='\n');
		switch(ma)
		{
			case '1':Student_Port();break;	//学生端
			case '2':Manager_Port();break;	//管理员端
			case '0':Massage_Save();break;	//退出程序,保存链表数据至文件中
			default:printf("\t\t输入错误,请重新输入\n");Sleep(3000);break;
		}
	}
	system("PAUSE");
	return 0;
}

头文件里面得事先声明三个链表(分别是学生链表、书籍链表、管理员链表)的头结点,在main函数里面首先三行是为三个变量分配内存,然后三行是从文件里面加载信息至链表(相当于创建链表)把创建的链表赋值给每个节点的next,若文件为空,说明无信息,加载信息的函数返回NULL,next赋值为NULL,具体函数请下载源代码查看。

以下为各个功能的具体注意事项

学生端

  1. 登录
    登录端口先进行账号输入,然后输入密码,密码输入长度确定在一定范围内,密码格式不正确提示重新输入,输入密码时应注意,密码不能显示(显示为*),第二就是要实现删除错误输入的功能,其次先检测账号是否存在,若不存在,直接提示账号不存在,返回上一层,否则,检测密码的正确性,如果不正确,记录错误次数,错误三次将退出系统。
  2. 注册
    注册需要这注意的也是密码的问题,密码的长度,错误次数检测,相关密码的操作可以写一个函数,多次调用。
  3. 找回密码
    先检测账号是否存在,不存在提示无此账号,退出上一层,否则根据密码输入的要求输入密码检测即可。

管理员端

登录和学生的登录一样,密码的验证都类似,只不过管理员账号是固定的,直接在文件里面写着,每次进入程序时,就从文件里面读到链表。

文件写入和读取

这个就是可以根据自己的想法对密码加密后存入文件,读取的时候再以自己的规则解密就行,可以参考我的简单的加密。

链表
1. 学生链表
typedef struct stu{
	char stu_acc[10];				//学生账号
	char stu_passw[15];				//学生密码
	char stu_find_question[30];		//密保问题
	char stu_find_passw[15];		//密保问题密码	
	char stu_num[10];				//学生学号
	char stu_name[20];				//学生姓名
	char stu_tel[15];				//学生电话
	char stu_bor_book[10][20];		//所借书号
	struct stu *next;				//下位学生
}Student;
2.书籍链表
typedef struct book{
	char book_num[10];				//书号
	char book_name[20];				//书名
	char book_at_name[30];			//作者名
	char book_cp_name[30];			//出版社
	float book_price;				//价格
	int book_rest;					//库存
	struct book *next;				//下本书
}Book;
3.管理员链表
typedef struct manager{
	char man_name[15];				//管理员姓名
	char man_acc[10];				//管理员账号
	char man_passw[15];				//管理员密码
	struct manager *next;			//下个管理员
}Manager;
函数
void show_main(void);							//主界面
void show_stu(void);							//学生端
void show_stu_enter(void);						//学生页
void show_manager(void);						//管理员端
void show_manager_enter(void);					//管理员页
Book *Book_load(void);							//将书籍文件中的信息加载至书籍链表
Student *Student_load(void);					//将学生文件中的信息加载至学生链表
Manager *Manager_load(void);					//将管理员文件的信息加载至管理员链表
void RandStr(int l,char* ch);					//随机获取一定长度字符串
void Student_Port(void);						//学生端口
void Manager_Port(void);						//管理员端口	
void Student_Login(void);						//学生端登录
void Student_Register(void);					//学生注册账号
void Find_Password(void);						//学生找回密码
void Password_Input(char *Password);			//输入密码函数
int Password_Text(char *Password_temp);			//检测密码
Student *Find_Num(char *Stu_num);				//按学号查找学生
int Password_Text_Find(char *Password);			//密保问题密码验证
void Stu_Borrow(Student *Stu_num);				//学生借书
void Stu_Back(Student *Stu_num);				//学生还书
void Find_Book(void);							//查找书
void Find_Theborrow(Student *Stu_num);			//学生查看所借书
void Change_Stupassword(Student *Stu_num);		//修改密码
Book *Find_BookofName(char *Book_num);			//按书号查找书
void Print_Book(void);							//打印书单
Book *Book_exit(char *Book_num);				//寻找该书是否存在
int Ifborrow(Student *Stu_num,char *Book_num);	//查询学生是否结果此书
void Print_Borbook(Student *Stu_num);			//打印所借书街
void Bake_Book(Student *Stu_num,char *Book_num);//还书具体操作
void Manager_Login(void);						//管理员登录
Manager *Manager_check(char *Manager_num);		//核对管理员账号
void Manager_Add_Book(void);					//管理员上架书籍
void Manager_Down_Book(void);					//管理员下架书籍
void Manager_Look_Book(void);					//管理员浏览书架
void Manager_Manager_Stu(void);					//管理员管理学生
void Manager_Change_Password(Manager *Man_num);//管理员修改密码
void Lookofnum(void);							//编号升序查看书架
void Lookofrest(void);							//库存升序查看书架
void Lookofprice(void);							//价格升序查看
void Manager_Print_Book(void);					//管理员打印书架
void Manager_Add_Book1(void);					//增加库存
void Manager_Add_Book2(void);					//上架新书
void Save_Book(void);							//保存书籍链表至文件
void Save_Student(void);						//保存学生链表至文件
void Save_Manger(void);							//保存管理员链表至文件
void Massage_Save(void);						//所有信息保存至文件
void Manager_Look_Stu(void);					//管理员查看学生名单
void Manager_Return_Stu(void);					// 管理员强制学生还书
void Manager_Del_Stu(void);						// 删除学生号码并归还所有书籍
Student *Find_Stu(char *Stu_Stuty);				//按学号查学生

文件目录
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源代码
源代码下载

注:管理员账号只有两个
账号:931942280 密码123456
账号:10861646 密码123456

主页面
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学生端
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登录成功进入学生页
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管理员端
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管理员页
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c语言:图书馆管理系统(含续借,清欠款操作)源码贴在了最后...... /***************************************** ** 图书馆管理系统 ** ** 登录界面: ** ** 1.学生登录 ** ** 2.管理员登录 ** ** ... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

图书馆管理系统(C语言课程设计)

图书馆管理系统程序描述:该程序主要采用链表的形式来对书籍进行添加、修改、删除等等一系列操作,系统内含有用户以及管理员两种形式的访问人员,通过用户以及管理员的形式去对于书籍的一些借阅、归还、添加、删除、修改的操作。对于这些书籍以及用户和管理员的属性的修改都会实时的保存到文本文件中,以方便下一次的读取。主要功能:用户的登陆和注册,管理员的登陆和注册,用户对于书籍的借阅、归还以及查看已借书籍的信息,管理...

curry3030的博客 4万+

c语言大作业图书馆,大一C语言课程设计—图书馆管理系统

猜测大一的同学只要是学习C语言的应该最后都会有课程设计,我们一组当时分配到的题目是写图书馆管理系统。系统并不是很完善,只是实现功能,望大佬勿喷。其中程序的主要贡献者是我舍友范同学(Robin),我是负责了其中一部分函数。为了在课上方便演示,我们把所有的代码全都放到一个源文件里了。这里把源代码给大家供大家参考。大家在查看图书信息之前一定要先导入信息(也就是7号功能),不然是读取不到的,导入之前提前在...

weixin_32270483的博客 1497

图书馆管理系统(详细)(C语言版本)

图书馆管理系统(详细)

weixin_52031008的博客 5982

C语言--图书馆管理系统

图书馆管理系统,能够实现图书馆的常规业务,包括读者信息维护、图书信息维护和借书还书信息维护。如何设计主菜单和子菜单,以及各级菜单的响应与返回操作。如何对复杂的函数过程进行拆分,用多个子函数进行封装。如何合理设计不同的结构体对系统中多个实体进行封装。如何合理设计多个结构体数组管理不同实体对应的数据。进一步熟悉文件读取相关操作。

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PdKingLiu
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