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
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if __name__ == "__main__":
    testcase()

Solution 1 - Counter Approach

Use Python's Counter to count the frequency of each element. Sum only those elements whose count is exactly 1.

TimeComplexity: O(n)

SpaceComplexity: O(n)

""" 1748.1 - Solution 1 - Counter Approach """

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

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

    def sumOfUnique(self, nums: List[int]) -> int:
        """Sum of Unique Elements Function"""
        count = Counter(nums)
        return sum(num for num, freq in count.items() if freq == 1)


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# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().sumOfUnique([1, 2, 3, 2]))        # Expected: 4
    print(Solution().sumOfUnique([1, 1, 1, 1, 1]))     # Expected: 0
    print(Solution().sumOfUnique([1, 2, 3, 4, 5]))     # Expected: 15


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

Solution 2 - Frequency Array Approach

Since elements are constrained to 1–100, use a fixed-size frequency array to count occurrences, then sum elements that appear exactly once.

TimeComplexity: O(n)

SpaceComplexity: O(1)

""" 1748.2 - Solution 2 - Frequency Array Approach """

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

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

    def sumOfUnique(self, nums: List[int]) -> int:
        """Sum of Unique Elements Function"""
        freq = [0] * 101
        for num in nums:
            freq[num] += 1
        result = 0
        for i in range(1, 101):
            if freq[i] == 1:
                result += i
        return result


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# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().sumOfUnique([1, 2, 3, 2]))        # Expected: 4
    print(Solution().sumOfUnique([1, 1, 1, 1, 1]))     # Expected: 0
    print(Solution().sumOfUnique([1, 2, 3, 4, 5]))     # Expected: 15


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

1748 - Sum of Unique Elements

Solution 1 - Brute Force

Solution 2 - Brute Force using enumerate()

Solution 1 - Counter Approach

Solution 2 - Frequency Array Approach

Solution 2 - Brute Force using `enumerate()`