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
#####################################################################################
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
#####################################################################################
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
#####################################################################################
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 - Sorting Approach

Repeatedly sort the array in descending order, take the two heaviest stones, smash them, and insert the result back if non-zero. Continue until one or zero stones remain.

TimeComplexity: O(n^2 \log n)

SpaceComplexity: O(1)

""" 1046.1 - Last Stone Weight - Solution 1 - Sorting Approach """

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# Imports
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from typing import List

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

    def lastStoneWeight(self, stones: List[int]) -> int:
        """Last Stone Weight Function"""
        while len(stones) > 1:
            stones.sort(reverse=True)
            y = stones.pop(0)
            x = stones.pop(0)
            if y != x:
                stones.append(y - x)
        return stones[0] if stones else 0


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# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().lastStoneWeight([2, 7, 4, 1, 8, 1]))  # Expected: 1
    print(Solution().lastStoneWeight([1]))                   # Expected: 1
    print(Solution().lastStoneWeight([2, 2]))                # Expected: 0


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

Solution 2 - Max Heap (Optimal)

Use a max heap (simulated with negative values in Python's heapq min-heap) to efficiently retrieve the two heaviest stones each round. Push the difference back if non-zero. Continue until one or zero stones remain.

TimeComplexity: O(n \log n)

SpaceComplexity: O(n)

""" 1046.2 - Last Stone Weight - Solution 2 - Max Heap """

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

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

    def lastStoneWeight(self, stones: List[int]) -> int:
        """Last Stone Weight Function"""
        # Python only has a min-heap, so negate values to simulate a max-heap
        heap = [-s for s in stones]
        heapq.heapify(heap)

        while len(heap) > 1:
            y = -heapq.heappop(heap)  # heaviest
            x = -heapq.heappop(heap)  # second heaviest
            if y != x:
                heapq.heappush(heap, -(y - x))

        return -heap[0] if heap else 0


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# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().lastStoneWeight([2, 7, 4, 1, 8, 1]))  # Expected: 1
    print(Solution().lastStoneWeight([1]))                   # Expected: 1
    print(Solution().lastStoneWeight([2, 2]))                # Expected: 0


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

1046 - Last Stone Weight

Solution 1 - Brute Force

Solution 2 - Brute Force using enumerate()

Solution 1 - Sorting Approach

Solution 2 - Max Heap (Optimal)

Solution 2 - Brute Force using `enumerate()`