इस प्रोजेक्ट के बारे में

LC-Rating एक LeetCode प्रश्न ब्राउज़िंग और सीखने का प्लेटफ़ॉर्म है, जो विशेष रूप से एल्गोरिथम सीखने वालों और प्रतियोगिता प्रतिभागियों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्रोजेक्ट Next.js 16, React 19, TypeScript और Tailwind CSS पर आधारित है, तथा pnpm और Turbo का उपयोग करके monorepo संरचना का प्रबंधन करता है। मुख्य विशेषताएँ: - प्रतियोगिता प्रश्न ब्राउज़िंग: पिछली LeetCode साप्ताहिक/द्वि-साप्ताहिक प्रतियोगिताओं के प्रश्न देखें, Q1-Q4 के अनुसार कठिनाई वितरण प्रदर्शित करें। - संपूर्ण प्रश्न बैंक खोज: कठिनाई, टैग, सदस्यता प्रश्न स्थिति के आधार पर फ़िल्टरिंग का समर्थन करता है, साथ ही सॉर्टिंग और खोज भी प्रदान करता है। - विशेष प्रश्न सूची प्रणाली: लिंगचा शान ऐफू (0x3F) द्वारा संकलित एल्गोरिथम प्रश्न सूचियों को एकीकृत करता है, जिसमें बाइनरी सर्च, स्लाइडिंग विंडो, मोनोटोनिक स्टैक, डायनामिक प्रोग्रामिंग, ग्राफ थ्योरी, ग्रीडी, बिट ऑपरेशन, डेटा संरचना, स्ट्रिंग, ट्री, ग्रिड ग्राफ, गणित आदि विषय शामिल हैं। - स्मार्ट कठिनाई प्रणाली: zerotrac के प्रश्न कठिनाई रेटिंग डेटा पर आधारित, कठिनाई सीमा को दृश्य रूप से प्रदर्शित करता है, जिससे उपयोगकर्ता अपने स्तर के अनुरूप प्रश्न चुन सकें। - सीखने की प्रगति प्रबंधन: स्थानीय रूप से अभ्यास रिकॉर्ड संग्रहीत करता है और पूर्णता की स्थिति की वास्तविक समय में गणना करता है। - उपयोगकर्ता-अनुकूल डिज़ाइन: डार्क/लाइट थीम स्विचिंग, चीनी/अंग्रेज़ी LeetCode लिंक स्विचिंग और मोबाइल रिस्पॉन्सिव लेआउट का समर्थन करता है। प्रोजेक्ट में एक Python टूल (lc-maker) भी शामिल है, जिसका उपयोग LeetCode चर्चा क्षेत्र से प्रश्न सूची डेटा उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। डेटा प्राप्ति TanStack Query का उपयोग करती है, और UI घटक shadcn/ui पर आधारित हैं। प्रोजेक्ट MIT लाइसेंस के तहत ओपन-सोर्स है, और zerotrac, लिंगचा शान ऐफू, LeetCode तथा lc-rating-backend जैसी परियोजनाओं द्वारा प्रदान किए गए डेटा और बैकएंड समर्थन के लिए आभार व्यक्त करता है।