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
显示更多📈 Telegram 频道 پایتون | Data Science | Machine Learning 的分析概览
频道 پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) 波斯语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 24 694 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 5 515,并在 伊朗 地区排名第 13 715 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 24 694 名订阅者。
根据 18 六月, 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 1 596,过去 24 小时变化为 -10,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 3.81%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.09% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 941 次浏览,首日通常累积 515 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 2。
- 主题关注点: 内容集中在 مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار 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:
“◀️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”
凭借高频更新(最新数据采集于 19 六月, 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。
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.
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
