c++链表实现学生成绩管理系统(简易版)

本文介绍了如何使用C++编程语言设计和实现一个简单的学生成绩管理系统,通过链表数据结构存储和管理学生分数信息,包括增删查改等基本功能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

#include<iostream>
using namespace std;

typedef struct student{
    int id;//学号
    string sex;
    string name;
    int cpp;//c++成绩
    struct student *next;
}stu;


stu *head=NULL;

void test(); // 测试头指针是否为空
void record();//记录成绩
void modify();//修改成绩
void print();//打印单科成绩
void aver();//求各科的平均成绩
void Count();//成绩统计
void add();//添加学生
void delt();//删除学生
void print();//打印成绩


int main()
{
    int choice;
    cout<<"\t\t\t学生成绩管理系统\n\n\n";
    cout<<"0.退出系统  1.记录信息  2.修改信息  3.平均成绩  4.统计成绩  5.添加信息  6.删除信息  7.打印成绩\n";
    cout<<"输入选择(0-7): ";
    cin>>choice;
    while(1)
    {
        switch(choice)
        {
            case 0: exit(0);
            case 1: record();   break;
            case 2: modify();   break;
            case 3: aver  ();   break;
            case 4: Count ();   break;
            case 5: add   ();   break;
            case 6: delt  ();   break;
     
### DeepSeek 笔记本电脑显卡配置参数 对于DeepSeek笔记本电脑而言,为了确保能够高效运行图形密集型应用以及机器学习模型训练任务,最低要求配备NVIDIA GTX 1060(6GB显存),该款显卡支持CUDA运算[^1]。然而,考虑到更高的性能需求和更流畅的操作体验,推荐采用至少NVIDIA RTX 3060及以上级别的显卡(8GB显存以上)。更大的显存容量有助于提高复杂模型的处理速度与效率。 如果仅依赖于集成显卡或CPU来进行推理计算,在缺乏独立显卡的情况下,将会遇到明显的瓶颈——不仅生成速度会大幅减慢,而且整个系统的资源消耗也会异常严重,比如CPU和内存占用率可能长时间维持在接近100%的状态。 ```python # 这里提供一段简单的Python代码用于检测当前设备是否满足建议的GPU条件 import torch def check_gpu_requirements(): if not torch.cuda.is_available(): print("未检测到可用的NVIDIA GPU.") return False device = torch.device('cuda') gpu_name = torch.cuda.get_device_name(device) # 判断是否符合最低/推荐标准之一 min_req_met = any(substring in gpu_name.lower() for substring in ["gtx 1060"]) rec_req_met = any(substring in gpu_name.lower() for substring in ["rtx", "quadro"] and int(torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / (1024 ** 3)) >= 8) result = f"当前使用的GPU型号为 {gpu_name}.\n" if min_req_met or rec_req_met: result += "此GPU满足最低或推荐配置." else: result += "警告:此GPU不满足推荐配置." print(result) return min_req_met or rec_req_met check_gpu_requirements() ```
评论 6
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值