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 24 694 مشتركاً، محتلاً المرتبة 5 515 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 13 715 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 694 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 18 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 1 596، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 3.81%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.09% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 941 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 515 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 19 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
مدرسین: دکتر پرستو فرنیا دکترای مهندسی پزشکی ، عضو هیات علمی دانشگاه علوم پزشکی تهران مهندس علی کاظمی دانشجوی دکترای تخصصی مهندسی پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تهران مهندس رضا نقنه دانشجوی دکترای تخصصی مهندسی پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تهران🕑زمان: پنجشنبه و جمعه، ۱۱و ۱۲ مرداد ۱۴۰۳ 📍مکان: آزمایشگاه ملی نقشه برداری مغز ‼️ظرفیت محدود‼️ 🌐برای ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر کلیک کنید 💠 تماس با ما: 02186093155 💠Telegram 💠Instagram 💠LinkedIn 🌐Website
nums.sort()
results = []
self.findNsum(nums, target, 4, [], results)
return results
def findNsum(self, nums, target, N, result, results):
if len(nums) < N or N < 2: return
# solve 2-sum
if N == 2:
l,r = 0,len(nums)-1
while l < r:
if nums[l] + nums[r] == target:
results.append(result + [nums[l], nums[r]])
l += 1
r -= 1
while l < r and nums[l] == nums[l - 1]:
l += 1
while r > l and nums[r] == nums[r + 1]:
r -= 1
elif nums[l] + nums[r] < target:
l += 1
else:
r -= 1
else:
for i in range(0, len(nums)-N+1): # careful about range
if target < nums[i]*N or target > nums[-1]*N: # take advantages of sorted list
break
if i == 0 or i > 0 and nums[i-1] != nums[i]: # recursively reduce N
self.findNsum(nums[i+1:], target-nums[i], N-1, result+[nums[i]], results)
return
Explanation:
Sorting:
First the nums array is sorted. Sorting makes it easier to handle duplicates and speeds up execution using binary search.
Recursive function findNsum:
The findNsum function recursively finds combinations whose sum is equal to the given target. Depending on the value of N, it handles different cases:
For N = 2: This is the "Two Sum" subtask. We use two pointers (l and r) to find pairs of numbers in the array that add up to target.
If the current pair of numbers nums[l] and nums[r] sums to target, add this pair to the results.
We move the pointers left and right, skipping duplicates to avoid repeated combinations.
For N > 2: The function calls itself recursively, decrementing N by 1 and continuing to search for combinations among the remaining elements of the array. We also check if the current element and its combinations are within a valid range (for optimization).
Conditions for exiting recursion:
If the length of the array is less than N or N is less than 2, the function terminates execution, since there is no point in further searching for combinations.
We use conditions to stop execution if the current element is too large or too small to achieve the target value for a given number of elements (N).
Unique combinations:
To avoid duplicates, we check whether the current element is unique compared to previous ones.
Collection of results:
The results for each call to the findNsum function are added to the results list.
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
