پایتون | Data Science | Machine Learning
◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم ⏮بانک اطلاعاتی پایتون پروژه / code/ cheat sheet +ویدیوهای آموزشی +کتابهای پایتون تبلیغات: @alloadv 🔁ادمین : @maryam3771
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام پایتون | Data Science | Machine Learning
تُعد قناة پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 24 732 مشتركاً، محتلاً المرتبة 5 513 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 13 706 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 732 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 16 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 1 621، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 3.69%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.32% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 912 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 573 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم
⏮بانک اطلاعاتی پایتون
پروژه / code/ cheat sheet
+ویدیوهای آموزشی
+کتابهای پایتون
تبلیغات:
@alloadv
🔁ادمین :
@maryam3771”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 17 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
# class ListNode:
# def init(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
class Solution:
def removeNthFromEnd(self, head: ListNode, n: int) -> ListNode:
if head.next == None:
return None
tmp = head
size = 0
# find the size of the linked list
while tmp:
size += 1
tmp = tmp.next
tmp = head
#if we have to remove the first node:
if n == size:
return head.next
for i in range(size-n-1):
tmp = tmp.next
tmp.next = tmp.next.next
return head
Explanation:
Determining the list size:
First we go through the entire list to find its size. This is necessary to determine which node needs to be removed.
The size variable keeps track of the number of nodes in the list.
Removing the first node:
If n is equal to the size of the list, it means the first node should be removed. In this case, we return the next node from the head of the list.
Search for a node before the one you want to delete:
If n is not equal to the size of the list, we need to find the node that comes before the nth node from the end. We do this by moving size-n-1 nodes forward in the list.
Removing a node:
We set the next node for the found node so that it points to the next node after the next one, effectively bypassing the node to be deleted.
Returning a new header:
Returning the head of the list. If the first node was deleted, the new header will be the starting node of the list after the delete.
Time and space complexity:
Time complexity: O(L), where L is the length of the list. We go through the list twice: once to count nodes and again to remove a node.
Space complexity: O(1) because we use a constant amount of extra space independent of the size of the input data.
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
