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
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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 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

A school is trying to take an annual photo of all the students standing in non-decreasing order by height. Given an array heights representing the current order, return the number of indices where heights[i] != expected[i], where expected is the sorted version of heights.

Sort a copy of the array to get the expected order, then compare each position and count mismatches.

TimeComplexity: O(n \log n)

SpaceComplexity: O(n)

""" 1051.1 - Solution 1 - Sorting Approach """

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

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

    def heightChecker(self, heights: List[int]) -> int:
        """Height Checker Function"""
        expected = sorted(heights)
        count = 0
        for i in range(len(heights)):
            if heights[i] != expected[i]:
                count += 1
        return count


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# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().heightChecker([1, 1, 4, 2, 1, 3]))  # 3
    print(Solution().heightChecker([5, 1, 2, 3, 4]))      # 5
    print(Solution().heightChecker([1, 2, 3, 4, 5]))      # 0


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

Solution 2 - Counting Sort

Since heights are constrained to the range [1, 100], we can use counting sort for an O(n) solution. Build a frequency array, then walk through the original array comparing against what the next expected height should be.

TimeComplexity: O(n)

SpaceComplexity: O(1)

""" 1051.2 - Solution 2 - Counting Sort Approach """

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

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

    def heightChecker(self, heights: List[int]) -> int:
        """Height Checker Function"""
        count_arr = [0] * 101
        for h in heights:
            count_arr[h] += 1

        count = 0
        expected_idx = 1  # smallest possible height
        for h in heights:
            while count_arr[expected_idx] == 0:
                expected_idx += 1
            if h != expected_idx:
                count += 1
            count_arr[expected_idx] -= 1

        return count


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# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().heightChecker([1, 1, 4, 2, 1, 3]))  # 3
    print(Solution().heightChecker([5, 1, 2, 3, 4]))      # 5
    print(Solution().heightChecker([1, 2, 3, 4, 5]))      # 0


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

1051 - Height Checker

Solution 1 - Brute Force

Solution 2 - Brute Force using enumerate()

Solution 1 - Sorting

Solution 2 - Counting Sort

Solution 2 - Brute Force using `enumerate()`