Solution 1 - Brute Force

Iterate through every pair of numbers using two nested loops. For each pair, check if they sum to the target. Return the indices when a match is found.

TimeComplexity: O(n^2)

SpaceComplexity: O(1)

""" 0001.1 - Solution 1 - Brute Force Approach """

#####################################################################################
# Imports
#####################################################################################
from typing import List

#####################################################################################
# Classes
#####################################################################################
class Solution:
    """Solution Class"""

    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        """Two Sum Function"""
        for i in range(len(nums)):
            for j in range(i + 1, len(nums)):
                if nums[i] + nums[j] == target:
                    return [i, j]


#####################################################################################
# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().twoSum([3, 3], 6))
    print(Solution().twoSum([3, 2, 4], 6))
    print(Solution().twoSum([2, 7, 11, 15], 9))


#####################################################################################
# Main
#####################################################################################
if __name__ == "__main__":
    testcase()

Solution 2 - Brute Force using `enumerate()`

Same brute force logic, but uses Python's enumerate() for cleaner index tracking instead of range(len(...)).

TimeComplexity: O(n^2)

SpaceComplexity: O(1)

""" 0001.1 - Solution 1 - Using Enumerate """

#####################################################################################
# Imports
#####################################################################################
from typing import List

#####################################################################################
# Classes
#####################################################################################
class Solution:
    """Solution Class"""

    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
        """Two Sum Function"""
        for key1, num1 in enumerate(nums):
            for key2, num2 in enumerate(nums[key1 + 1 :], key1 + 1):
	              # enumerate(iterable, start=1) -> start value determines starting index
                # Printing value and key will output 1 i , 2 j, 3 k, 4 l 
                if num1 + num2 == target:
                    return [key1, key2]


#####################################################################################
# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().twoSum([3, 3], 6))
    print(Solution().twoSum([3, 2, 4], 6))
    print(Solution().twoSum([2, 7, 11, 15], 9))


#####################################################################################
# Main
#####################################################################################
if __name__ == "__main__":
    testcase()

Solution 1 - Binary Search

Use binary search on the range [1, n]. At each step, compute the midpoint and call the guess() API. If the result is 0, the midpoint is the answer. If it returns -1, the guess was too high — search the left half. If it returns 1, the guess was too low — search the right half. This halves the search space each iteration.

TimeComplexity: O(\log n)

SpaceComplexity: O(1)

""" 0374.1 - Solution 1 - Binary Search """

#####################################################################################
# Imports
#####################################################################################


#####################################################################################
# API (provided by LeetCode)
#####################################################################################
# The guess API is already defined for you.
# @param num, your guess
# @return -1 if num is higher than the picked number
#          1 if num is lower than the picked number
#          otherwise return 0
# def guess(num: int) -> int:


#####################################################################################
# Classes
#####################################################################################
class Solution:
    """Solution Class"""

    def guessNumber(self, n: int) -> int:
        """Guess Number Higher or Lower Function"""
        low = 1
        high = n

        while low <= high:
            mid = (low + high) // 2
            result = guess(mid)

            if result == 0:
                return mid
            elif result == -1:
                high = mid - 1
            else:
                low = mid + 1

        return -1


#####################################################################################
# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    # Simulating the guess API for local testing
    pick = 6

    global guess
    def guess(num: int) -> int:
        if num > pick:
            return -1
        elif num < pick:
            return 1
        else:
            return 0

    print(Solution().guessNumber(10))  # 6

    pick = 1
    print(Solution().guessNumber(1))   # 1

    pick = 2
    print(Solution().guessNumber(2))   # 2


#####################################################################################
# Main
#####################################################################################
if __name__ == "__main__":
    testcase()

0374 - Guess Number Higher or Lower

Solution 1 - Brute Force

Solution 2 - Brute Force using enumerate()

Solution 1 - Binary Search

Solution 2 - Brute Force using `enumerate()`