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
#####################################################################################
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 Approach

To maximize the product difference (a * b) - (c * d), we want a * b to be as large as possible and c * d to be as small as possible. Sort the array, then multiply the two largest elements for the first pair and the two smallest elements for the second pair. The answer is nums[-1] * nums[-2] - nums[0] * nums[1].

TimeComplexity: O(n \log n)

SpaceComplexity: O(1)

""" 1913.1 - Maximum Product Difference Between Two Pairs - Solution 1 - Sorting """

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

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

    def maxProductDifference(self, nums: List[int]) -> int:
        """Max Product Difference Function"""
        nums.sort()
        return (nums[-1] * nums[-2]) - (nums[0] * nums[1])


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# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().maxProductDifference([5, 6, 2, 7, 4]))  # Expected: 34
    print(Solution().maxProductDifference([4, 2, 5, 9, 7, 4, 8]))  # Expected: 64


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

Solution 2 - Single Pass (No Sorting)

Instead of sorting, track the two largest and two smallest values in a single pass through the array. This avoids the overhead of sorting and runs in linear time.

TimeComplexity: O(n)

SpaceComplexity: O(1)

""" 1913.2 - Maximum Product Difference Between Two Pairs - Solution 2 - Single Pass """

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

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

    def maxProductDifference(self, nums: List[int]) -> int:
        """Max Product Difference Function"""
        max1 = max2 = 0
        min1 = min2 = math.inf

        for num in nums:
            if num > max1:
                max2 = max1
                max1 = num
            elif num > max2:
                max2 = num

            if num < min1:
                min2 = min1
                min1 = num
            elif num < min2:
                min2 = num

        return (max1 * max2) - (min1 * min2)


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# Functions
#####################################################################################
def testcase():
    """Test Function"""
    print(Solution().maxProductDifference([5, 6, 2, 7, 4]))  # Expected: 34
    print(Solution().maxProductDifference([4, 2, 5, 9, 7, 4, 8]))  # Expected: 64


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

1913 - Maximum Product Difference Between Two Pairs

Solution 1 - Brute Force

Solution 2 - Brute Force using enumerate()

Solution 1 - Sorting Approach

Solution 2 - Single Pass (No Sorting)

Solution 2 - Brute Force using `enumerate()`