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

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

Solution 1 - Using a Set

Alice has n candies where the i-th candy is of type candyType[i]. She can only eat n / 2 candies. The goal is to maximize the number of different types she can eat. Convert the array to a set to count unique types, then return the minimum of the unique count and n / 2.

TimeComplexity: O(n)

SpaceComplexity: O(n)

""" 0575.1 - Solution 1 - Using a Set """

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

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

    def distributeCandies(self, candyType: List[int]) -> int:
        """Distribute Candies Function"""
        unique_candies = set(candyType)
        max_allowed = len(candyType) // 2
        return min(len(unique_candies), max_allowed)


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# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().distributeCandies([1, 1, 2, 2, 3, 3]))  # 3
    print(Solution().distributeCandies([1, 1, 2, 3]))  # 2
    print(Solution().distributeCandies([6, 6, 6, 6]))  # 1


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

Solution 2 - Using Counter

Same logic but uses Counter from the collections module to count unique candy types. The number of keys in the counter gives the unique count.

TimeComplexity: O(n)

SpaceComplexity: O(n)

""" 0575.2 - Solution 2 - Using Counter """

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# Imports
#####################################################################################
from typing import List
from collections import Counter

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

    def distributeCandies(self, candyType: List[int]) -> int:
        """Distribute Candies Function"""
        candy_count = Counter(candyType)
        max_allowed = len(candyType) // 2
        return min(len(candy_count), max_allowed)


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# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().distributeCandies([1, 1, 2, 2, 3, 3]))  # 3
    print(Solution().distributeCandies([1, 1, 2, 3]))  # 2
    print(Solution().distributeCandies([6, 6, 6, 6]))  # 1


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

0575 - Distribute Candies

Solution 1 - Brute Force

Solution 2 - Brute Force using enumerate()

Solution 1 - Using a Set

Solution 2 - Using Counter

Solution 2 - Brute Force using `enumerate()`