CodeCamp
Канал, который читает твой сеньйор. Здесь про разработку, технологии и гаджеты 🤘 Редакция: @camprobot Сотрудничество: @todaycast РКН: https://clck.ru/3FjTpV
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel CodeCamp
Channel CodeCamp (@codecamp) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 185 625 subscribers, ranking 588 in the Technologies & Applications category and 2 437 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 185 625 subscribers.
According to the latest data from 20 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -1 570 over the last 30 days and by -52 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.18%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.26% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 17 046 views. Within the first day, a publication typically gains 13 482 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 198.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as claude, интерфейс, софт, docker, api.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Канал, который читает твой сеньйор.
Здесь про разработку, технологии и гаджеты 🤘
Редакция: @camprobot
Сотрудничество: @todaycast
РКН: https://clck.ru/3FjTpV”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 21 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
Симулятор завода на питоне, мои шахтёрские шкетычи работают в таких ужасных условиях, что хочется плакать (им) Я то счастлив
O(1) — Constant Time (Константное время): — Время выполнения не зависит от размера входных данных. — Пример: доступ к элементу массива по индексу.
O(n) — Linear Time (Линейное время): — Время выполнения растет линейно с увеличением размера входных данных. — Пример: поиск максимального элемента в неотсортированном массиве.
O(log n) — Logarithmic Time (Логарифмическое время): — Время выполнения увеличивается логарифмически с ростом размера входных данных. — Пример: бинарный поиск в отсортированном массиве.
O(n^2) — Quadratic Time (Квадратичное время): — Время выполнения увеличивается квадратично. — Пример: алгоритмы сортировки, такие как сортировка вставками или пузырьковая сортировка.
O(n^3) — Cubic Time (Кубическое время): — Время выполнения растет кубически. — Пример: умножение плотных матриц.
O(n log n) — Linearithmic Time (Линейно-логарифмическое время): — Комбинирует линейный и логарифмический рост времени выполнения. — Пример: алгоритм быстрой сортировки (Quick Sort).
O(2^n) — Exponential Time (Экспоненциальное время): — Время выполнения удваивается с каждым новым элементом входных данных. — Пример: решение задачи о путешествующем торговце (TSP) методом полного перебора.
O(n!) — Factorial Time (Факториальное время): — Время выполнения растет факториально. — Пример: задачи перестановок.
O(√n) — Square Root Time (Квадратный корень времени): — Время выполнения пропорционально квадратному корню размера входных данных. — Пример: алгоритмы поиска в ограниченном диапазоне.
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
