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 - Trust Count Array

In a town, there are n people labeled from 1 to n. The town judge trusts nobody, and everybody else trusts the judge. Given an array trust where trust[i] = [a, b] means person a trusts person b, return the label of the town judge or -1 if no judge exists.

Use a single array to track each person's "trust score." For every [a, b] in trust, decrement count[a] (they trust someone, so they can't be the judge) and increment count[b] (they are trusted by someone). The town judge will have a trust score of exactly n - 1 (trusted by everyone else, trusts nobody).

TimeComplexity: O(n + t)

SpaceComplexity: O(n)

""" 0997.1 - Find the Town Judge - Solution 1 - Trust Count Array """

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# Imports
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from typing import List

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

    def findJudge(self, n: int, trust: List[List[int]]) -> int:
        """Find the Town Judge Function"""
        count = [0] * (n + 1)

        for a, b in trust:
            count[a] -= 1
            count[b] += 1

        for i in range(1, n + 1):
            if count[i] == n - 1:
                return i

        return -1


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# Functions
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def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().findJudge(2, [[1, 2]]))               # Expected: 2
    print(Solution().findJudge(3, [[1, 3], [2, 3]]))       # Expected: 3
    print(Solution().findJudge(3, [[1, 3], [2, 3], [3, 1]]))  # Expected: -1


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

Solution 2 - Two Sets (In-degree / Out-degree)

Use two sets to track who trusts someone (has outgoing trust) and a dictionary to count how many people trust each person (in-degree). The judge is the person with zero outgoing trust and n - 1 incoming trust.

TimeComplexity: O(n + t)

SpaceComplexity: O(n)

""" 0997.2 - Find the Town Judge - Solution 2 - Two Sets """

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# Imports
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from typing import List
from collections import defaultdict

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

    def findJudge(self, n: int, trust: List[List[int]]) -> int:
        """Find the Town Judge Function"""
        trusts_someone = set()
        trusted_by = defaultdict(int)

        for a, b in trust:
            trusts_someone.add(a)
            trusted_by[b] += 1

        for i in range(1, n + 1):
            if i not in trusts_someone and trusted_by[i] == n - 1:
                return i

        return -1


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# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().findJudge(2, [[1, 2]]))               # Expected: 2
    print(Solution().findJudge(3, [[1, 3], [2, 3]]))       # Expected: 3
    print(Solution().findJudge(3, [[1, 3], [2, 3], [3, 1]]))  # Expected: -1
    print(Solution().findJudge(1, []))                      # Expected: 1


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

0997 - Find the Town Judge

Solution 1 - Brute Force

Solution 2 - Brute Force using enumerate()

Solution 1 - Trust Count Array

Solution 2 - Two Sets (In-degree / Out-degree)

Solution 2 - Brute Force using `enumerate()`