Здравейте,

Ето примерно 100/100 решение, дано да Ви помогне да откриете какво пропускате.

numbers = [int(num) for num in input().split(", ")]
minimum_wealth = int(input())

for i in range(len(numbers)):
    if numbers[i] < minimum_wealth:
        c = minimum_wealth - numbers[i]
        max_number = max(numbers)
        if max_number - c >= minimum_wealth:
            numbers[numbers.index(max_number)] -= c
            numbers[i] += c
if sum(numbers) >= len(numbers) * minimum_wealth:
    print(numbers)
else:
    print("No equal distribution possible")

Условието на задачата не е достатъчно конкретно, но ако приложим малко дедукция и логика ще стигнем до решение, подобно на това, което @nd_nikolov е дал:

- ако общото богатство е по-малко от брой хора * мин. богатство - No equal distribution possible

- винаги се взема от най-богатия (колкото трябва, без да се пада под мин. богатство) и се дава на най-бедния

- това се прави, докато всички имат поне мин. богатство

- изходът е сортиран по големина (предполага се от примерните тестове, но там и входът е сортиран)

Ако приложим горната логика, следните входни данни:

2, 6, 6, 6

5

Трябва да дадат резултат [5, 5, 5, 5]

Решението на @nd_nikolov ще изведе:

[5, 5, 6, 4]

Което очевидно е грешно

Решението на @niyazihasan ще изведе:

[2, 6, 6, 6]

Това е решението, което дава 100/100 в Judge, т.е. има вероятност и авторовото решение, използвано за генериране на двойките вход -> изход в Judge също да е имало подобен бъг... Или просто в Judge няма тест като този.

При всички случаи, не си струва да се мъчите с изкарване на 100/100 в Judge за задачи, които са зле описани или има вероятност за грешно авторово решение (и съответно грешни отговори в системата).

Лошо е, когато това се случи с изпитна задача. 

Иначе, ето едно решение, което с горния вход ще произведе коректен резултат, т.е. [5, 5, 5, 5]

population = [int(num) for num in input().split(", ")]
wealth_level = int(input())

if sum(population) < len(population) * wealth_level:
    print('No equal distribution possible')
else:
    population.sort()
    poorest_index = 0
    richest_index = len(population) - 1
    while population[poorest_index] < wealth_level:
        needed = wealth_level - population[poorest_index]
        can_take = population[richest_index] - wealth_level
        redistributed_wealth = min(needed, can_take)
        population[poorest_index] += redistributed_wealth
        population[richest_index] -= redistributed_wealth
        population.sort()

    print(population)

EDIT:

Стигнах да следното работещо решение (както в Judge, така и с горните примерни данни), като грешката беше в допускането, че резултата е сортиран по големина (т.е. не трябва да го сортираме):

population = [int(num) for num in input().split(", ")]
wealth_level = int(input())

if sum(population) < len(population) * wealth_level:
    print('No equal distribution possible')
else:
    poorest = min(population)

    while poorest < wealth_level:
        poorest_index = population.index(poorest)
        richest = max(population)
        richest_index = population.index(richest)

        needed = wealth_level - poorest
        can_take = richest - wealth_level
        redistributed_wealth = min(needed, can_take)
        population[poorest_index] += redistributed_wealth
        population[richest_index] -= redistributed_wealth

        poorest = min(population)

    print(population)

Здравейте, това е моето логично решение, което смятам, че е доста опростено и лесно за възприемане.

population = [int(x) for x in input().split(", ")]
minimum_wealth = int(input())

for i in range(len(population)):

    if  sum(population) / len(population) < minimum_wealth:
        print("No equal distribution possible")
        break

    difference = minimum_wealth - population[i]
    if  population[i] < minimum_wealth:
        population[i] = minimum_wealth
        index = population.index(max(population))
        population[index] -= difference

else:
    print(population)