如何为IOS应用建立清晰易懂的项目目录结构

本文探讨了在开发较复杂的iOS应用时,如何建立清晰易懂的项目目录结构。包括按功能或按应用画面结构分类的方法及其优缺点,并分享了一些实用的经验和网络资源。

原文: 如何为IOS应用建立清晰易懂的项目目录结构

开发较复杂的 iOS 应用时,在建立清晰易懂的项目目录结构这方面,你有什么好的经验或心得?目录结构就是指这个:

9679fb972a74da72167428cda17523bb_b.jpg (48.86 KB, 下载次数: 0)

下载附件

1 分钟前 上传



在简单的应用中,我们用苹果默认的目录结构就可以让人看懂分辨各个类的作用。然而在一个较大型的项目中,会有几十个甚至上百个类,并且还会不断增加。如何建立一个清晰易懂的文件夹结构(目录结构),让一个新加入项目的成员也可以快速掌握各个类的功能和相互关系?
目录结构是按照相似功能(比如较重要的ViewController放到一起)分类好呢,还是对应应用的画面结构分类(比如搜索结果画面下面放置相关类)好呢?我想后者在实际应用中很多,但似乎也有缺陷。比如画面过多过于复杂的时候,难以对他们进行清晰的树状分类。
我在网上找到的较好的资料比如这个帖子:iOS项目的目录结构和开发流程
欢迎大家积极分享自己的心得经验,或者分享网络上的优质资料。

注:本问题无需涉及Xcode默认生成的初始文件目录结构的讲解。
拒绝毫无干货的答案比如“不需要考虑这种结构”“用苹果的默认结构就行了啊”。


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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