Data Structures and Algorithms
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未指定国家销售3 874
📈 Telegram 频道 Data Structures and Algorithms 的分析概览
频道 Data Structures and Algorithms (@mastersindsa) 英语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 13 126 名订阅者，在 销售 类别中位列第 3 874。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 13 126 名订阅者。
根据 02 七月, 2025 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -162，过去 24 小时变化为 0，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 0%。内容发布后 24 小时内通常能获得 N/A% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 0 次浏览，首日通常累积 0 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 0。
📝 描述与内容策略
尚未提供频道描述。
凭借高频更新（最新数据采集于 03 七月, 2025），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 销售 类别中的关键影响点。
13 126
订阅者
无数据24 小时
-347 天
-16230 天
吸引订阅者
七月 '25
七月 '250
在0个频道中
六月 '250
在0个频道中
Get PRO
五月 '250
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+1
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+1
在0个频道中
Get PRO
二月 '250
在0个频道中
Get PRO
一月 '250
在0个频道中
Get PRO
十二月 '240
在0个频道中
Get PRO
十一月 '240
在0个频道中
Get PRO
十月 '240
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+48
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+71
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+53
在0个频道中
Get PRO
六月 '24
+41
在0个频道中
Get PRO
五月 '24
+109
在0个频道中
Get PRO
四月 '24
+86
在0个频道中
Get PRO
三月 '24
+95
在0个频道中
Get PRO
二月 '24
+109
在0个频道中
Get PRO
一月 '24
+143
在0个频道中
Get PRO
十二月 '23
+2 968
在0个频道中
Get PRO
十一月 '230
在0个频道中
Get PRO
十月 '230
在0个频道中
Get PRO
九月 '230
在0个频道中
Get PRO
八月 '230
在0个频道中
Get PRO
七月 '230
在0个频道中
Get PRO
六月 '230
在0个频道中
Get PRO
五月 '230
在0个频道中
Get PRO
四月 '230
在0个频道中
Get PRO
三月 '230
在0个频道中
Get PRO
二月 '230
在0个频道中
Get PRO
一月 '230
在0个频道中
Get PRO
十二月 '220
在0个频道中
Get PRO
十一月 '220
在0个频道中
Get PRO
十月 '220
在0个频道中
Get PRO
九月 '220
在0个频道中
Get PRO
八月 '220
在0个频道中
Get PRO
七月 '220
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+550
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+188
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+4 506
在0个频道中
Get PRO
三月 '220
在0个频道中
Get PRO
二月 '220
在0个频道中
Get PRO
一月 '220
在0个频道中
Get PRO
十二月 '210
在0个频道中
Get PRO
十一月 '210
在0个频道中
Get PRO
十月 '210
在0个频道中
Get PRO
九月 '210
在0个频道中
Get PRO
八月 '210
在0个频道中
Get PRO
七月 '210
在0个频道中
Get PRO
六月 '210
在0个频道中
Get PRO
五月 '210
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+189
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+7 356
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 01 七月 | 0 |
频道帖子
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| 10 | https://youtu.be/vy-FaBo71Qg
Guys please like, share, subscribe and keep supporting❤️ | 11 242 |
| 11 | >Some rules for big-oh:
1. Ignore the lower order terms.
2. Ignore the coefficients of the highest-order term.
3. NO need to specify the base of logarithm
If T1(N)=O f(N) & T2(N)=O g(N)
T1(N)+T2(N) = max( O(f(N)), O(g(N)) )
T1(N)*T2(N) = O(f(N)* g(N)) | 153 805 |
| 12 | NOTE:- ⚡Bounds are for the algorithms rather than programs or problems | 68 160 |
| 13 | Different Approaches :-
1. Empirical:- run an implemented system on real-word data. Notion of benchmarks.
2. Simulation:- run an implemented system on simulated data.
3. Analytical:- use theoretic-model data with a theoretical model system. | 67 853 |
| 14 | Machine Model Assumed:
1. Instructions are executed one after another, with no concurrent operations, Not parallel computers.
2. All operations execute in one unit of time(not the case in real computers)
3. We assume we have infinite memory and hence do not worry about page faulting.
4. Our model has fixed size(say 32 bit) integers and no fancy operations like matrix inversion, sorting.
5. One disk read counts same as addition even though addition is several orders of magnitude faster. | 63 265 |
| 15 | Factors affecting the running time:
*Computer
*Compiler
*Algorithm used
*Input to the Algorithm | 56 287 |
| 16 | *Analyzing an Algorithm*
- Predicting the resources that the algorithm reset.
- Resources include :
- >Memory
- >Communication bandwidth
- >Computational time(usually most important) | 54 488 |
| 17 | Program = Data Structures + Algorithms | 52 400 |
| 18 | What is Algorithm?
A clearly specified set of simple instructions on the data to be followed to solve a problem. | 51 675 |
| 19 | What is Data Structure?
Method of organizing data | 50 332 |
