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 """

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# Imports
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from typing import List

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# Classes
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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]


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# Functions
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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))


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# Main
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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 """

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# Imports
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from typing import List

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# Classes
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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]


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# Functions
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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))


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

Solution 1 - Hash Map Counting

You have a set of integers from 1 to n, but one number is duplicated and one is missing. Count the frequency of each number using a hash map. The number with count 2 is the duplicate, and the number from 1 to n with count 0 is the missing one.

TimeComplexity: O(n)

SpaceComplexity: O(n)

""" 0645.1 - Set Mismatch - Solution 1 - Hash Map Counting """

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# Imports
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from typing import List
from collections import Counter

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

    def findErrorNums(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        """Set Mismatch Function"""
        n = len(nums)
        count = Counter(nums)
        duplicate = missing = 0

        for i in range(1, n + 1):
            if count[i] == 2:
                duplicate = i
            elif count[i] == 0:
                missing = i

        return [duplicate, missing]


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# Functions
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def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().findErrorNums([1, 2, 2, 4]))  # [2, 3]
    print(Solution().findErrorNums([1, 1]))          # [1, 2]
    print(Solution().findErrorNums([3, 2, 2]))       # [2, 1]
    print(Solution().findErrorNums([2, 2]))           # [2, 1]


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

Solution 2 - Math (Sum Formula)

Use the sum formula to find the missing and duplicate numbers without extra counting. The difference between the actual sum and the expected sum gives duplicate - missing. The difference between the sum of squares and the expected sum of squares gives duplicate² - missing². Combine both equations to solve for each value.

TimeComplexity: O(n)

SpaceComplexity: O(1)

""" 0645.2 - Set Mismatch - Solution 2 - Math (Sum Formula) """

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

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

    def findErrorNums(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        """Set Mismatch Function"""
        n = len(nums)
        actual_sum = sum(nums)
        expected_sum = n * (n + 1) // 2
        actual_sq_sum = sum(x * x for x in nums)
        expected_sq_sum = n * (n + 1) * (2 * n + 1) // 6

        # diff = duplicate - missing
        diff = actual_sum - expected_sum
        # sq_diff = duplicate^2 - missing^2 = (dup + miss)(dup - miss)
        sq_diff = actual_sq_sum - expected_sq_sum
        # sum_val = duplicate + missing
        sum_val = sq_diff // diff

        duplicate = (diff + sum_val) // 2
        missing = (sum_val - diff) // 2

        return [duplicate, missing]


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# Functions
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def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().findErrorNums([1, 2, 2, 4]))  # [2, 3]
    print(Solution().findErrorNums([1, 1]))          # [1, 2]
    print(Solution().findErrorNums([3, 2, 2]))       # [2, 1]
    print(Solution().findErrorNums([2, 2]))           # [2, 1]


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

0645 - Set Mismatch

Solution 1 - Brute Force

Solution 2 - Brute Force using enumerate()

Solution 1 - Hash Map Counting

Solution 2 - Math (Sum Formula)

Solution 2 - Brute Force using `enumerate()`