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
#####################################################################################
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
#####################################################################################
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
#####################################################################################
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 - Iterative (Simulation)

Given an integer num, return the number of steps to reduce it to zero. If the number is even, divide by 2; if odd, subtract 1. Simply simulate the process with a while loop, counting each operation.

TimeComplexity: O(\log n)

SpaceComplexity: O(1)

""" 1342.1 - Solution 1 - Iterative (Simulation) """

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

    def numberOfSteps(self, num: int) -> int:
        """Number of Steps to Reduce a Number to Zero Function"""
        steps = 0
        while num > 0:
            if num % 2 == 0:
                num //= 2
            else:
                num -= 1
            steps += 1
        return steps


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# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().numberOfSteps(14))  # Expected: 6
    print(Solution().numberOfSteps(8))   # Expected: 4
    print(Solution().numberOfSteps(123)) # Expected: 12
    print(Solution().numberOfSteps(0))   # Expected: 0


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

Solution 2 - Bit Manipulation

Each bit in the binary representation of num tells us what operation to perform. A 1 bit requires a subtract step (plus a divide step to shift right), while a 0 bit only requires a divide step. The total steps equal the number of bits (minus 1 for leading bit shifts) plus the number of set bits.

TimeComplexity: O(\log n)

SpaceComplexity: O(1)

""" 1342.2 - Solution 2 - Bit Manipulation """

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

    def numberOfSteps(self, num: int) -> int:
        """Number of Steps to Reduce a Number to Zero Function"""
        if num == 0:
            return 0
        steps = 0
        while num > 0:
            # If last bit is 1 (odd), subtract 1; if 0 (even), divide by 2
            steps += 1 + (num & 1)  # +1 for divide, +1 extra if odd (subtract)
            num >>= 1
        # We counted one extra divide for the final bit shift to 0
        return steps - 1


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# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().numberOfSteps(14))  # Expected: 6
    print(Solution().numberOfSteps(8))   # Expected: 4
    print(Solution().numberOfSteps(123)) # Expected: 12
    print(Solution().numberOfSteps(0))   # Expected: 0


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

1342 - Number of Steps to Reduce a Number to Zero

Solution 1 - Brute Force

Solution 2 - Brute Force using enumerate()

Solution 1 - Iterative (Simulation)

Solution 2 - Bit Manipulation

Solution 2 - Brute Force using `enumerate()`