05 - 函数基础

想系统提升编程能力、查看更完整的学习路线,欢迎访问 AI Compass:https://github.com/tingaicompass/AI-Compass

仓库持续更新刷题题解、Python 基础和 AI 实战内容,适合想高效进阶的你。

05 - 函数基础

学习目标: 掌握函数的定义、参数和返回值


💻 代码示例

1. 定义和调用函数

python 复制代码
# 定义函数
def greet():
    print("Hello!")

# 调用函数
greet()  # Hello!

# 带参数的函数
def greet_name(name):
    print(f"Hello, {name}!")

greet_name("Alice")  # Hello, Alice!

# 带返回值的函数
def add(a, b):
    return a + b

result = add(3, 5)
print(result)  # 8

2. 参数类型

python 复制代码
# 位置参数
def power(base, exp):
    return base ** exp

print(power(2, 3))  # 8

# 默认参数
def greet(name="Guest"):
    print(f"Hello, {name}!")

greet()        # Hello, Guest!
greet("Alice") # Hello, Alice!

# 关键字参数
def introduce(name, age, city):
    print(f"{name}, {age}岁, 来自{city}")

introduce(name="Alice", age=20, city="Beijing")
introduce(city="Shanghai", name="Bob", age=21)

# 可变参数*args
def sum_all(*nums):
    return sum(nums)

print(sum_all(1, 2, 3))     # 6
print(sum_all(1, 2, 3, 4, 5))  # 15

# 关键字可变参数**kwargs
def print_info(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

print_info(name="Alice", age=20, city="Beijing")

3. lambda匿名函数

python 复制代码
# 普通函数
def square(x):
    return x ** 2

# lambda函数(一行定义)
square = lambda x: x ** 2

print(square(5))  # 25

# 常用于sorted的key参数
words = ["banana", "apple", "cherry"]
sorted_words = sorted(words, key=lambda w: len(w))
print(sorted_words)  # ['apple', 'banana', 'cherry']

# 多个参数
add = lambda a, b: a + b
print(add(3, 5))  # 8

🎯 在算法题中的应用

python 复制代码
# 第1课:两数之和
def twoSum(nums, target):
    seen = {}
    for i, num in enumerate(nums):
        if target - num in seen:
            return [seen[target - num], i]
        seen[num] = i
    return []

# 第40课:二叉树最大深度(递归)
def maxDepth(root):
    if not root:
        return 0
    return max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1

# lambda在排序中应用
intervals = [[1,3], [2,6], [8,10]]
intervals.sort(key=lambda x: x[0])  # 按第一个元素排序

🎓 小结

✅ def function_name(params): 定义函数

✅ return value 返回值

✅ 默认参数、关键字参数

✅ lambda 匿名函数

下一步 : 06-列表list.md


如果这篇内容对你有帮助,推荐收藏 AI Compass:https://github.com/tingaicompass/AI-Compass

更多系统化题解、编程基础和 AI 学习资料都在这里,后续复习和拓展会更省时间。

相关推荐
用户979984807184 小时前
200 行代码写一个能跑的 AI Agent:不依赖任何框架,只靠 tool-calling 原理
算法
threerocks4 小时前
【Muse实战】X 流量作战室搭建保姆级教程 - 拥有你自己的运营团队
算法
GreenTea4 小时前
深度拆解 ScienceBuddy:如何用“双层递归自进化”构建高可靠科研 Agent Harness
前端·后端·算法
花椒技术5 小时前
2.46 秒生成 5 秒视频:拆解 H3 Max 的模型、推理栈与硬件协同
算法·音视频开发·视频编码
vivo互联网技术5 小时前
ART:妆容迁移框架,重新定义高保真妆容迁移 | ECCV 2026
人工智能·算法·图像识别
用户0441440924495 小时前
卫星信号模拟器里的四个坐标转换公式
算法
橘和柠5 小时前
阿里 open-code-review (AI代码审查工具)实战:安装、四层规则链、自定义规则格式与实测避坑
算法·面试
得物技术5 小时前
别再只卷向量检索了,得物交易搜索如何用“生成式”实现召回范式跃迁?
人工智能·算法·llm
罗西的思考5 小时前
[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 ---(4)--- Rollout实现细节
人工智能·算法
罗西的思考5 小时前
机器人 / 物理 Agent Harness 综合分析与对比:从「更强的模型」到「更好的系统」
人工智能·算法·机器学习