Update taurus09318976.py

Author: taurus09318976

longest-common-subsequence/taurus09318976.py

@@ -7,13 +7,13 @@
         3) 두 문자가 다르면, 위쪽 또는 왼쪽 중 더 큰 값을 가져옴 
 
 시간 복잡도: O(m × n)
-    외부 반복문이 m번 실행됩니다 (text1의 길이)
-    내부 반복문이 n번 실행됩니다 (text2의 길이)
-    각 반복에서 하는 작업은 상수 시간 O(1)입니다
-    따라서 총 시간 복잡도는 O(m × n)입니다
+    외부 반복문이 m번 실행됨 (text1의 길이)
+    내부 반복문이 n번 실행됨 (text2의 길이)
+    각 반복에서 하는 작업은 상수 시간 O(1)임
+    따라서 총 시간 복잡도는 O(m × n)임
 
 공간 복잡도: O(m × n)
-    (m+1) × (n+1) 크기의 2차원 배열 dp를 사용합니다
+    (m+1) × (n+1) 크기의 2차원 배열 dp를 사용함
     따라서 공간 복잡도는 O(m × n)입니다
 
 '''
@@ -25,25 +25,23 @@ def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str):
 
         # (m+1) x (n+1) 크기의 2차원 리스트를 만들고 모든 값을 0으로 초기화
         # +1을 하는 이유: 빈 문자열과의 비교를 위해 첫 번째 행과 열을 0으로 둠
-        dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
+        dp = [[0] * (n + 1) for k in range(m + 1)]
 
         # 1부터 시작하는 이유: 0번째 행과 열은 빈 문자열을 의미하므로 이미 0으로 초기화됨
         for i in range(1, m + 1):  # text1의 각 문자에 대해
             for j in range(1, n + 1):  # text2의 각 문자에 대해
                 # text1의 (i-1)번째 문자와 text2의 (j-1)번째 문자가 같은지 확인
                 # i-1, j-1을 사용하는 이유: dp 배열은 1부터 시작하지만 문자열 인덱스는 0부터 시작
                 if text1[i-1] == text2[j-1]:
-                    # 같으면: 대각선 위 값에 1을 더함 (이전까지의 LCS + 현재 일치하는 문자 1개)
+                    # 같으면: 대각선 위 값에 1을 더함 (이전까지의 가장 긴 공통 부분수열 + 현재 일치하는 문자 1개)
                     dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
                 else:
                     # 다르면: 위쪽 값과 왼쪽 값 중 더 큰 값을 선택
                     # 위쪽: text1에서 현재 문자를 제외한 경우
                     # 왼쪽: text2에서 현재 문자를 제외한 경우
                     dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
 
-        # dp[m][n]에는 전체 문자열에 대한 LCS 길이가 저장됨
+        # dp[m][n]에는 전체 문자열에 대한 가장 긴 공통 부분수열 길이가 저장됨
         return dp[m][n]
 
 
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