Coding Projects
Channel specialized for advanced concepts and projects to master: * Python programming * Web development * Java programming * Artificial Intelligence * Machine Learning Managed by: @love_data
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Coding Projects
Канал Coding Projects (@programming_experts) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 67 420 подписчиков, занимая 1 874 место в категории Технологии и приложения и 4 807 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 67 420 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 406, а за последние 24 часа — 38, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.76%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.14% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 863 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 770 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как |--, algorithm, array, framework, javascript.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Channel specialized for advanced concepts and projects to master:
* Python programming
* Web development
* Java programming
* Artificial Intelligence
* Machine Learning
Managed by: @love_data”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 30 августа, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
str1 = "listen"
str2 = "silent"
if sorted(str1) == sorted(str2):
print("Anagrams")
else:
print("Not Anagrams")
Time Complexity: O(n log n)
A frequency-count approach can achieve O(n) average time.
1️⃣9️⃣0️⃣ How Do You Find the First Non-Repeating Character?
Answer:
Count the frequency of every character, then scan the string again and return the first character whose frequency is "1".
Example:
Input: "swiss"
Output: "w"
Python:
from collections import Counter
text = "swiss"
count = Counter(text)
for char in text:
if count[char] == 1:
print(char)
break
Time Complexity: O(n)
Space Complexity: O(k), where "k" is the number of distinct characters.
🔥 Double Tap ❤️ For Part-20
-----
2.47 ₽ · /balance_helptext = "hello"
reversed_text = text[::-1]
print(reversed_text)
Time Complexity: O(n)
Space Complexity: O(n)
1️⃣8️⃣2️⃣ How Do You Find the Largest Element in an Array?
Answer:
Traverse the array while keeping track of the largest value found so far.
Example:
Input: [10, 25, 7, 42, 18]
Output: 42
Python:
numbers = [10, 25, 7, 42, 18]
largest = numbers[0]
for num in numbers:
if num > largest:
largest = num
print(largest)
Time Complexity: O(n)
Space Complexity: O(1)
1️⃣8️⃣3️⃣ How Do You Find the Second Largest Element in an Array?
Answer:
Maintain two variables: one for the largest element and another for the second largest. Update them while traversing the array.
Example:
Input: [10, 25, 7, 42, 18]
Output: 25
Python:
numbers = [10, 25, 7, 42, 18]
largest = second = float('-inf')
for num in numbers:
if num > largest:
second = largest
largest = num
elif largest > num > second:
second = num
print(second)
Time Complexity: O(n)
Space Complexity: O(1)
1️⃣8️⃣4️⃣ How Do You Check Whether a String is a Palindrome?
Answer:
A palindrome is a string that reads the same forward and backward.
Examples:
"madam" → Palindrome
"level" → Palindrome
"hello" → Not a palindrome
Python:
text = "madam"
if text == text[::-1]:
print("Palindrome")
else:
print("Not a palindrome")
Time Complexity: O(n)
1️⃣8️⃣5️⃣ How Do You Find Duplicate Elements in an Array?
Answer:
Use a set to keep track of elements that have already appeared. If an element is already present in the set, it is a duplicate.
Example:
Input: [1, 2, 3, 2, 4, 1]
Output: [1, 2]
Python:
numbers = [1, 2, 3, 2, 4, 1]
seen = set()
duplicates = set()
for num in numbers:
if num in seen:
duplicates.add(num)
else:
seen.add(num)
print(duplicates)
Average Time Complexity: O(n)
Space Complexity: O(n)
1️⃣8️⃣6️⃣ How Do You Remove Duplicates from an Array?
Answer:
A common approach is to use a set, which stores only unique values.
Example:
Input: [1, 2, 2, 3, 3, 4]
Output: [1, 2, 3, 4]
Python:
numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 4]
unique_numbers = list(set(numbers))
print(unique_numbers)
If the original order must be preserved:
unique_numbers = list(dict.fromkeys(numbers))
Average Time Complexity: O(n)
1️⃣8️⃣7️⃣ How Do You Find the Missing Number in an Array?
Answer:
If an array contains numbers from "1" to "n" with one number missing, calculate the expected sum and subtract the actual sum.
Example:
Input: [1, 2, 4, 5]
Output: 3
Python:
numbers = [1, 2, 4, 5]
n = 5
expected = n * (n + 1) // 2
missing = expected - sum(numbers)
print(missing)
Time Complexity: O(n)
Space Complexity: O(1)
1️⃣8️⃣8️⃣ How Do You Merge Two Sorted Arrays?
Answer:
Use two pointers to compare elements from both arrays and add the smaller element to the result.
Example:
Input:
[1, 3, 5]
[2, 4, 6]
Output:
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
Python:
a = [1, 3, 5]
b = [2, 4, 6]
i = j = 0
result = []
while i < len(a) and j < len(b):
if a[i] < b[j]:
result.append(a[i])
i += 1
else:
result.append(b[j])
j += 1
while i < len(a):
result.append(a[i])
i += 1
while j < len(b):
result.append(b[j])
j += 1
print(result)