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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram پایتون | Data Science | Machine Learning
El canal پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 694 suscriptores, ocupando la posición 5 515 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 13 715 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 694 suscriptores.
Según los últimos datos del 18 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 1 596, y en las últimas 24 horas de -10, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 3.81%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.09% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 941 visualizaciones. En el primer día suele acumular 515 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 2.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“◀️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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 19 junio, 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.
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.
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
