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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python вопросы с собеседований
El canal Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 822 suscriptores, ocupando la posición 5 258 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 26 472 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 822 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -44, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.01%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.76% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 492 visualizaciones. En el primer día suele acumular 684 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 6.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, api, собеседование, git, docker.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 30 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 Tecnologías y Aplicaciones.
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