From ed7e3aa68a8551c26df18c675a2862e7d0e5eeb5 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: hypoxisaurea <flickerlight14@naver.com>
Date: Wed, 23 Jul 2025 14:05:35 +0900
Subject: [PATCH 1/4] Solve two-sum

---
 two-sum/hypoxisaurea.py | 15 +++++++++++++++
 1 file changed, 15 insertions(+)
 create mode 100644 two-sum/hypoxisaurea.py

diff --git a/two-sum/hypoxisaurea.py b/two-sum/hypoxisaurea.py
new file mode 100644
index 000000000..22975a4bd
--- /dev/null
+++ b/two-sum/hypoxisaurea.py
@@ -0,0 +1,15 @@
+from typing import List
+
+class Solution:
+    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
+        lookup = {}
+
+        for i, num in enumerate(nums):
+            diff = target - num
+
+            if diff in lookup:
+                return [lookup[diff], i]
+                
+            lookup[num] = i
+
+        raise ValueError('No answer')
\ No newline at end of file

From 990065d8742827ef7f2a73da91ad4909aa264fa7 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: hypoxisaurea <flickerlight14@naver.com>
Date: Wed, 23 Jul 2025 14:05:49 +0900
Subject: [PATCH 2/4] Add solutions

---
 two-sum/hypoxisaurea.py | 12 ++++++++++++
 1 file changed, 12 insertions(+)

diff --git a/two-sum/hypoxisaurea.py b/two-sum/hypoxisaurea.py
index 22975a4bd..22e23243c 100644
--- a/two-sum/hypoxisaurea.py
+++ b/two-sum/hypoxisaurea.py
@@ -1,6 +1,18 @@
 from typing import List
 
 class Solution:
+    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
+        for i in range(len(nums)):
+            diff = target - nums[i]
+
+            for j in range(i+1, len(nums)):
+                if nums[j] == diff:
+                    return [i, j]
+
+        raise ValueError('No answer')
+
+
+class Solution2:
     def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
         lookup = {}
 

From 1c2b4780a41345c912ca1fbbd984249ceaed2003 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: hypoxisaurea <flickerlight14@naver.com>
Date: Wed, 23 Jul 2025 14:10:55 +0900
Subject: [PATCH 3/4] Add solutions

---
 contains-duplicate/hypoxisaurea.py | 13 +++++++++++++
 1 file changed, 13 insertions(+)
 create mode 100644 contains-duplicate/hypoxisaurea.py

diff --git a/contains-duplicate/hypoxisaurea.py b/contains-duplicate/hypoxisaurea.py
new file mode 100644
index 000000000..fed4ae241
--- /dev/null
+++ b/contains-duplicate/hypoxisaurea.py
@@ -0,0 +1,13 @@
+from typing import List
+
+class Solution:
+    def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
+        num_set = set()
+
+        for num in nums:
+            if num in num_set:
+                return True
+            else:
+                num_set.add(num)
+
+        return False
\ No newline at end of file

From de3b81bf6edb09ad1e73a3837a3754ca6f9d2b52 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: hypoxisaurea <flickerlight14@naver.com>
Date: Wed, 23 Jul 2025 14:19:14 +0900
Subject: [PATCH 4/4] Add Solutions

---
 contains-duplicate/hypoxisaurea.py | 20 ++++++++++++++++++++
 two-sum/hypoxisaurea.py            | 30 ++++++++++++++++++++++++++++++
 2 files changed, 50 insertions(+)

diff --git a/contains-duplicate/hypoxisaurea.py b/contains-duplicate/hypoxisaurea.py
index fed4ae241..908abd57d 100644
--- a/contains-duplicate/hypoxisaurea.py
+++ b/contains-duplicate/hypoxisaurea.py
@@ -1,3 +1,23 @@
+
+'''
+풀이:
+    배열 nums 에 중복된 값이 있는지 효율적으로 검사하기 위해 해시 집합(Hash Set) 사용
+
+    빈 집합 num_set
+    배열의 각 요소 num을 순회하며:
+    만약 num이 이미 num_set에 들어있다면 → 중복이므로 즉시 True 반환
+    아니라면 num_set에 num을 추가하고 다음 요소로 넘어감
+    순회를 모두 마쳤음에도 중복을 발견하지 못했다면 False 반환
+
+시간 복잡도: O(n)
+    배열을 한 번 순회하며, 각 요소마다 집합에 대한 조회(in)와 삽입(add) 연산 수행
+    파이썬 set의 평균 조회·삽입 비용은 O(1)이므로 전체 O(n)
+
+공간 복잡도: O(n)
+    최악의 경우 배열의 모든 요소가 중복 없이 집합에 저장되므로, 추가로 n개의 공간을 사용
+'''
+
+
 from typing import List
 
 class Solution:
diff --git a/two-sum/hypoxisaurea.py b/two-sum/hypoxisaurea.py
index 22e23243c..a9cd31597 100644
--- a/two-sum/hypoxisaurea.py
+++ b/two-sum/hypoxisaurea.py
@@ -1,3 +1,33 @@
+'''
+1. Brute Force 풀이:
+    배열의 각 위치 i를 기준으로 diff = target - nums[i] 를 계산하고
+    그 뒤쪽(i+1부터 끝까지) 요소들 중 nums[j] == diff 인 j를 찾으면
+    [i, j] 반환
+
+시간 복잡도: O(n²)
+    이중 루프를 돌며 모든 쌍을 검사
+
+공간 복잡도: O(1)
+    추가 자료구조를 사용하지 않고 상수 공간만 소모
+
+    
+2. Hash Map 풀이:
+    빈 딕셔너리 lookup = {} 준비
+    배열을 순회하며 각 요소 num에 대해 diff = target - num 을 계산
+
+    if diff in lookup:
+        보수가 이미 맵에 있으면 즉시 [lookup[diff], i] 반환
+        그렇지 않으면 lookup[num] = i 로 현재 값과 인덱스를 기록
+    순회 종료 후에도 못 찾으면 에러 발생
+
+시간 복잡도: O(n)
+한 번 순회하며 딕셔너리 조회·삽입이 평균 O(1)
+
+공간 복잡도: O(n)
+최악의 경우 모든 요소를 맵에 저장
+'''
+
+
 from typing import List
 
 class Solution: