Python вопросы с собеседований
Вопросы с собеседований по Python @workakkk - админ @machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml @pro_python_code - Python @data_analysis_ml - анализ данных на Python @itchannels_telegram - 🔥 главное в ит РКН: clck.ru/3FmrFd
显示更多📈 Telegram 频道 Python вопросы с собеседований 的分析概览
频道 Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 24 822 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 5 258,并在 俄罗斯 地区排名第 26 472 位。
📊 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 24 822 名订阅者。
根据 25 八月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -44,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 6.01%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.76% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 492 次浏览,首日通常累积 684 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 6。
- 主题关注点: 内容集中在 github, api, собеседование, git, docker 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“Вопросы с собеседований по Python
@workakkk - админ
@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml
@pro_python_code - Python
@data_analysis_ml - анализ данных на Python
@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит
РКН: clck.ru/3FmrFd”
凭借高频更新(最新数据采集于 30 八月, 2026),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 技术与应用 类别中的关键影响点。
profit({
"cost_price": 32.67,
"sell_price": 45.00,
"inventory": 1200
}) ➞ 14796
profit({
"cost_price": 225.89,
"sell_price": 550.00,
"inventory": 100
}) ➞ 32411
profit({
"cost_price": 2.77,
"sell_price": 7.95,
"inventory": 8500
}) ➞ 44030
Примечание:
1. Предполагаем, что все запасы были проданы.
2. Прибыль = общая сумма продаж – общая себестоимость
Пишите ваши варианты решения в комментах👇
@python_job_interview • Возможность повысить свой грейд, а соответственно и ценность на рынке.
• +5 новых архитектур в портфолио.
• Программа длительностью 6 месяцев: учёбе нужно уделять от 15 часов в неделю.
Ближайший поток стартует 16 октября. Посмотреть подробную программу курса и записаться можно по ссылкеpreorder и inorder, где preorder - центрированный порядок дерева (сenter > left > rigth), inorder - прямой проход (left > center > right). Оба - описывают структуру одного дерева, необходимо сконструировать бинарное дерево.
Пример:
Ввод: preorder = [3,9,20,15,7], inorder = [9,3,15,20,7]
Вывод: [3,9,20,null,null,15,7]
Ввод: preorder = [-1], inorder = [-1]
Вывод: [-1]
Пишите свое решение в комментариях👇
📌Решение
@python_job_interviewpreorder и inorder, где preorder - центрированный порядок дерева (сenter > left > rigth), inorder - прямой проход (left > center > right). Оба - описывают структуру одного дерева, необходимо сконструировать бинарное дерево.
Пример:
Ввод: preorder = [3,9,20,15,7], inorder = [9,3,15,20,7]
Вывод: [3,9,20,null,null,15,7]
Ввод: preorder = [-1], inorder = [-1]
Вывод: [-1]
📌Решение
@python_job_interviewn = 7, edges = [[0,1],[0,2],[1,4],[1,5],[2,3],[2,6]], labels = "abaedcd"
Вывод: [2,1,1,1,1,1,1]
Объяснение:
Ввод: n = 4, edges = [[0,1],[1,2],[0,3]], labels = "bbbb"
Вывод: [4,2,1,1]
📌Решение
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewnumpy.matrix.sum()), которая складывает две квадратные матрицы и возвращает их сумму. Все элементы матриц — целочисленные значения.
matrixAddition(
[ [1, 2, 3],
[3, 2, 1],
[1, 1, 1] ],
// +
[ [2, 2, 1],
[3, 2, 3],
[1, 1, 3] ] )
// returns:
[ [3, 4, 4],
[6, 4, 4],
[2, 2, 4] ]
#junior #numpy
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview