Edit explanation for maximum subarray problem

Author: KwonNayeon

maximum-product-subarray/KwonNayeon.py

@@ -5,20 +5,20 @@
 - The product of any subarray of nums is guaranteed to fit in a 32-bit integer.
 
 Time Complexity: O(n)
-- 배열을 한 번만 순회하면서 각 위치에서 상수 시간 연산만 수행
+- 배열을 한 번만 순회하고, 각 위치에서 상수 시간 연산(max, min, 곱셈)만 수행
 
 Space Complexity: O(1)
-- 고정된 추가 변수만 사용 (curr_max, curr_min, ...)
+- 입력 크기와 무관하게 고정된 변수(curr_max, curr_min, result, temp)만 사용
 
 풀이방법:
-1. DP로 각 위치에서 가능한 최대곱과 최소곱을 동시에 추적함
-2. 각 위치에서 세 개의 선택지 존재: 새로 시작 vs 이전 최대곱과 곱하기 vs 이전 최소곱과 곱하기
-3. 최소곱이 필요한 이유: 나중에 음수를 만났을 때 최대값이 될 수 있기 때문
+1. DP로 각 위치에서 가능한 최대값과 최소값을 함께 업데이트함
+2. 각 위치에서 세 개의 선택지 존재: 새로 시작 vs 이전 최대값과 곱하기 vs 이전 최소값과 곱하기
+3. 최소값을 계속 업데이트 하는 이유: 음수*음수 = 새로운 최대값, curr_max 업데이트할 때 쓰임 (예시: nums = [2, 3, -2, 4, -1])
 4. 매 단계마다 result 업데이트
 
 고려사항:
-1. 값이 0인 경우 → 새로 시작해야 함
-2. temp 변수: curr_max를 업데이트하면 curr_min 계산 시 원래 값이 필요함
+1. 값이 0인 경우 새로 시작해야 함
+2. temp 변수: curr_min 계산 시 curr_max를 업데이트하기 전의 값이 필요함
 """
 class Solution:
     def maxProduct(self, nums: List[int]) -> int:
@@ -33,4 +33,3 @@ def maxProduct(self, nums: List[int]) -> int:
             result = max(result, curr_max)
 
         return result
-