Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Библиотека собеса по C++ | вопросы с собеседований
Open in Telegram
Вопросы с собеседований по C++ и ответы на них. По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/9ccf302b Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Библиотека собеса по C++ | вопросы с собеседований
Channel Библиотека собеса по C++ | вопросы с собеседований (@cpp_interview_lib) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 19 408 subscribers, ranking 6 919 in the Technologies & Applications category and 34 835 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 408 subscribers.
According to the latest data from 04 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -14 over the last 30 days and by 8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.24%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.49% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 017 views. Within the first day, a publication typically gains 484 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as c++, counter, std::cout, навигация, get_name.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Вопросы с собеседований по C++ и ответы на них.
По рекламе: @proglib_adv
Учиться у нас: https://proglib.io/w/9ccf302b
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 05 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.
19 408
Subscribers
+824 hours
+117 days
-1430 days
Posts Archive
🧠 Курс «Математика для Data Science»
Математика лежит под капотом не только алгоритмов, но и всего, что мы создаём — от систем рекомендаций до маршрутизации такси.
Но главное, математика понятна, если объяснить её на языке разработки.
📘 Курс «Математика для Data Science»:
— от основ до реальных задач из собесов;
— линейная алгебра, статистика, теория вероятностей;
— визуализации, практика и живые уроки;
— поддержка менторов и комьюнити в чате.
⚡ Сегодня последний день, чтобы получить подарок: курс по базовой математике!
🗓️ Старт курса → 6 ноября
👉 Записаться на курс
Сколько потоков РЕАЛЬНО нужно создавать для CPU-bound задачи?
🧠 Математика — движок всего, что мы пишем
Без неё не было бы сортировок, шифрования, графов и даже того самого if с вероятностью успеха в A/B-тесте.
Но главное, математика понятна, если объяснить её на языке разработки.
📘 Курс «Математика для Data Science»:
— от основ до реальных задач из собесов;
— линейная алгебра, статистика, теория вероятностей;
— визуализации, практика и живые уроки;
— поддержка менторов и комьюнити в чате.
🎓 За 2 месяца вы перестанете просто использовать библиотеки и начнёте понимать, как они работают.
🗓️ Старт → 6 ноября
👉 Записаться на курс
💥 Математика, которая не «для галочки»
Разработали курс «Математика для Data Science» специально для вас — чтобы закрыть все пробелы в математике и уверенно пройти любое собеседование на позицию Data Scientist.
🧠 За 2 месяца ты разберёшь:
➡️ линейную алгебру — работа с векторами и матрицами, их разложения, собственные значения и обратные матрицы;
➡️ мат. анализ — пределы, производные, экстремумы, применение градиентного спуска;
➡️ теорию вероятностей и статистику — случайные величины, распределения, статистические гипотезы, A/B-тесты;
➡️ математику в ML и аналитике — как использовать всё это в алгоритмах, логистической регрессии, методах ближайших соседей, байесовских подходах.
📚 Формат: 10 вебинаров, 3 практических проекта, тесты и чат с менторами.
🔥 При оплате до 19 октября получите курс по базовой математике в подарок.
🔗 Записаться на курс
Какая проблема с использованием assert() для обработки runtime ошибок?
🔥 Новый курс «Математика для Data Science»
Записывайтесь до 19.10 и получите бонус-курс «Школьная математика» для быстрого освежения знаний! 🚀
🧠 Эксперты-спикеры на курсе:
▫️ Диана Миронидис — преподаватель ВШЭ, автор Яндекс Практикума;
▫️ Ксения Кондаурова — преподаватель Центрального Университета (Т-Банк);
▫️ Маргарита Бурова — академический руководитель программ Wildberries & Russ.
👉🏻 Не упустите шанс улучшить свои навыки
В чём проблема использования глобальных переменных с точки зрения производительности?
😵💫 Устал от бесконечной подготовки к собесам?
Тогда залетай к нам, есть задачка попроще.
Пройди в нашем боте мини-тест по математике и узнай, готов ли ты к Data Science или стоит что-то подтянуть.
📱 Перейти в бота
💡 Задача с собесеседования
Недавно в одном известном всем банке кандидату была предложена задача:
Есть клиент, который за месяц делает 1000 транзакций. Нужно посчитать вероятность того, что среди них окажется хотя бы одна дублирующаяся сумма, если каждая сумма округляется до 2 знаков после запятой.Вероятности, распределения, матожидание, градиенты — всё это может всплыть на интервью, и даже в продовых задачах. 🎓 Proglib запускает экспресс-курс «Математика для Data Science» — для тех, кто хочет закрыть эти пробелы и понять математику быстро, качественно и без боли. 🔍 На курсе вас ждет: — линейная алгебра, анализ, теория вероятности и статистика; — градиенты, матрицы и экстремумы функций; — математики и алгоритмы машинного обучения; — много практики. 📅 Старт: 6 ноября ⏰ Формат: 10 вебинаров и 3 практических проекта 💬 Поддержка: менторы + Telegram-чат 💰 Стоимость: 37 000 ₽ (есть рассрочка) 🔗 Узнать больше и записаться
Какая основная проблема производительности при использовании std::shared_ptr?
Почему частое использование dynamic_cast может снижать производительность?
Что делает std::mutex::try_lock()?
🍖 Какую тему будем разбирать на этой неделе?
В чём проблема создания временных объектов в циклах?
⏳ Время прокачать алгоритмы с 40-процентной скидкой до конца октября
На собеседовании не просят бездумно написать шаблонное решение. Важно понимать, как работают алгоритмы под капотом.
🔹 В курсе ты научишься:
— искать ошибки с помощью редакционного расстояния;
— работать с балансированными деревьями и графами;
— решать задачи с динамическим программированием;
— и многое другое, что пригодится на собеседованиях.
🤔 Решаешь задачи только в тг каналах? Пройди курс и отправляйся на реальные собеседования!
🔗 Подробнее о курсе
Почему std::sort не может быть применён к std::list?
В чём основная проблема хранения указателей в std::vector без использования умных указателей?
Почему использование std::endl вместо '\n' может снижать производительность?
