Campus Monk by Rachit Rastogi
📈 Análisis del canal de Telegram Campus Monk by Rachit Rastogi
El canal Campus Monk by Rachit Rastogi (@rachityoutube) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 10 731 suscriptores, ocupando la posición 18 229 en la categoría Educación y el puesto 36 224 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 731 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -135, y en las últimas 24 horas de -3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 1.89%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 0.81% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 203 visualizaciones. En el primer día suele acumular 87 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como tcs, sankalp, engineer, prep, intern.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Your one stop for knowledge in a better perspective !”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 27 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.
'1' (land) and '0' (water), count the number of islands (connected groups of land, horizontally/vertically).
Input: 11000 11000 00100 00011 Output: 3💡 Hint: This is graph traversal on an implicit grid graph - each land cell is a node, adjacent land cells are connected edges. DFS or BFS, "sinking" each island as you find it so you don't count it twice. Solution:
python
def num_islands(grid):
if not grid:
return 0
rows, cols = len(grid), len(grid[0])
count = 0
def sink(r, c):
if r < 0 or r >= rows or c < 0 or c >= cols or grid[r][c] != '1':
return
grid[r][c] = '0' # mark as visited by sinking it
sink(r+1, c)
sink(r-1, c)
sink(r, c+1)
sink(r, c-1)
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if grid[r][c] == '1':
count += 1
sink(r, c)
return count
Complexity: O(rows × cols) time - every cell is visited a constant number of times. Space is O(rows × cols) worst case for the recursion stack, if the entire grid is one giant island. Common mistake: Modifying the grid in place without realizing that mutates the input the caller passed in - perfectly fine for most interview settings, but worth mentioning out loud: "I'm mutating the grid directly to track visited cells - if we need to preserve the original input, I'd use a separate visited set instead." This exact pattern - grid + DFS/BFS + "sinking"/marking visited - solves a huge family of "connected regions" problems. Worth having memorized cold. Would you use DFS or BFS here, and does it actually matter for this particular problem? 👇
