在前兩天的文章中，我們已經探討了C++的基礎知識，包括變數、數據類型、運算符，以及控制結構。在本文中，我們將討論函數和方法，這是組織和模塊化程式碼的關鍵元素。

這些概念不僅有助於編寫更整潔和可重用的程式碼，而且在應用到AI和機器學習演算法時，對於模型的設計和實現也至關重要。

函數（Functions）
在C++中，函數是一段執行特定任務的代碼塊。它可以接收參數（parameters）並返回一個值。

#include <iostream>

// 函數原型
int add(int x, int y);

int main() {
    int sum = add(3, 4);
    std::cout << "The sum is: " << sum << std::endl;
    return 0;
}

// 函數定義
int add(int x, int y) {
    return x + y;
}

方法（Methods）
在物件式導向的編程中，方法是與某個class相關聯的函數。這些方法定義了該類的行為。

#include <iostream>

class Calculator {
public:
    int add(int x, int y) {
        return x + y;
    }
};

int main() {
    Calculator calc;
    int sum = calc.add(3, 4);
    std::cout << "The sum is: " << sum << std::endl;
    return 0;
}

應用在AI中
函數和方法在AI演算法和模型中扮演著重要角色。舉個例子，在機器學習模型中，我們經常需要定義函數來計算損失（loss），進行優化（optimization），或者進行預測（prediction）。

#include <cmath> // for std::abs

// 假設的損失函數：絕對誤差
double loss_function(double prediction, double truth) {
    return std::abs(prediction - truth);
}

總結
函數和方法提供了一種組織和模塊化程式碼的有效方式，這在解決複雜的AI問題時是非常有用的。通過將程式碼封裝成可重用的函數和方法，我們能夠更容易地設計、測試和實現各種AI算法和模型。