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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу پایتون | Data Science | Machine Learning
Канал پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 24 694 підписників, посідаючи 5 515 місце в категорії Технології та додатки та 13 715 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 694 підписників.
За останніми даними від 18 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 1 596, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 3.81%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.09% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 941 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 515 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“◀️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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 19 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
git clone https://github.com/basicW/badjpg.git
#library
#python
🆔 @Python4all_proدروازه ورود به دنیای کوئـریهـا🗓تاریخ شروع: ۱۴ مرداد %۳۰ تخفیف پیش ثبتنام + هـدیه 🎁 💵امکان پرداخت اقساطـی ⭐️ ارائه مدرک دو زبانـه شرکت در دوره 🔗مشاهده سرفصلها و پیش ثبتنام رایگان 🔗مشاهده سرفصلها و پیش ثبتنام رایگان 🔗مشاهده سرفصلها و پیش ثبتنام رایگان https://nkmz.ir/mddnzqgnfq ❤️❤️❤️ 📞 02191070017 💬@nikamooz
# class ListNode:
# def init(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
class Solution:
def removeNthFromEnd(self, head: ListNode, n: int) -> ListNode:
if head.next == None:
return None
tmp = head
size = 0
# find the size of the linked list
while tmp:
size += 1
tmp = tmp.next
tmp = head
#if we have to remove the first node:
if n == size:
return head.next
for i in range(size-n-1):
tmp = tmp.next
tmp.next = tmp.next.next
return head
Explanation:
Determining the list size:
First we go through the entire list to find its size. This is necessary to determine which node needs to be removed.
The size variable keeps track of the number of nodes in the list.
Removing the first node:
If n is equal to the size of the list, it means the first node should be removed. In this case, we return the next node from the head of the list.
Search for a node before the one you want to delete:
If n is not equal to the size of the list, we need to find the node that comes before the nth node from the end. We do this by moving size-n-1 nodes forward in the list.
Removing a node:
We set the next node for the found node so that it points to the next node after the next one, effectively bypassing the node to be deleted.
Returning a new header:
Returning the head of the list. If the first node was deleted, the new header will be the starting node of the list after the delete.
Time and space complexity:
Time complexity: O(L), where L is the length of the list. We go through the list twice: once to count nodes and again to remove a node.
Space complexity: O(1) because we use a constant amount of extra space independent of the size of the input data.
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
