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.
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.
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
