diff --git a/best-time-to-buy-and-sell-stock/sungjinwi.py b/best-time-to-buy-and-sell-stock/sungjinwi.py
new file mode 100644
index 000000000..97eae284b
--- /dev/null
+++ b/best-time-to-buy-and-sell-stock/sungjinwi.py
@@ -0,0 +1,21 @@
+"""
+    TC : O(N)
+        for문 한 번 => O(N)
+
+    SC : O(1)
+        변수 3개 선언 이외에 추가적으로 사용하는 메모리 없으므로
+"""
+
+class Solution:
+    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
+        max_profit = 0
+        buy = prices[0]
+        sell = prices[0]
+        for price in prices:
+            if price < buy:
+                buy = price
+                sell = price
+            if price > sell:
+                sell = price
+            max_profit = max(max_profit, sell - buy)
+        return max_profit
diff --git a/group-anagrams/sungjinwi.py b/group-anagrams/sungjinwi.py
new file mode 100644
index 000000000..5d104e923
--- /dev/null
+++ b/group-anagrams/sungjinwi.py
@@ -0,0 +1,34 @@
+"""
+	anagram은 sort하면 동일하다는 성질을 이용해서 
+    sorted str을 key로 문자열 str배열을 value로 가지는 딕셔너리를 만든다
+    ans은 컴프리헨션을 이용해 딕셔너리의 value를 배열에 넣어 만든다
+    
+    TC : O(WlogW * N)
+		strs의 평균문자열길이 W, strs의 개수를 N이라고 할 떄
+        sort의 시간복잡도 => WlogW
+        for문 => N
+    
+    SC : O(W * N)
+        anagrams가 차지하는 공간은 문자열의 길이와 개수에 비례한다
+
+    
+    - defaultdict 만들 때 인자로 빈배열([])이 아닌 타입(list)을 넣어줘야한다
+
+    - 알고달레의 다른풀이로 문자열에 나오는 알파벳 빈도 수(count = [0] * 26)로 anagram을 판별하는 법도 있다
+        딕셔너리의 key는 불변해야 하기 때문에 count를 튜플로 바꾸는 것 주의
+
+"""
+
+from collections import defaultdict
+
+class Solution:
+    def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
+        anagrams = defaultdict(list)
+        for s in strs:
+            sorted_s = "".join(sorted(s))
+            if sorted_s in anagrams:
+                anagrams[sorted_s].append(s)
+            else:
+                anagrams[sorted_s] = [s]
+        ans = [value for value in anagrams.values()]
+        return ans
diff --git a/implement-trie-prefix-tree/sungjinwi.py b/implement-trie-prefix-tree/sungjinwi.py
new file mode 100644
index 000000000..a410f62d8
--- /dev/null
+++ b/implement-trie-prefix-tree/sungjinwi.py
@@ -0,0 +1,65 @@
+"""
+	풀이 : 딕셔너리를 통해 트리구현
+		- 생성자 함수는 맨 처음 노드를 만드는 역할, search("")를 위해 "ending":True로 초기화
+        - insert함수를 수행하면 노드는 다음 문자에 대해서도 각각 노드를 가지고 있음
+            ex) insert("a"); insert("b")
+            {
+                "ending":True,
+				"a" :{"ending":True},
+                "b" :{"ending":True}
+            }
+		- insert(): word의 순서대로 다음 문자의 노드(존재하지 않으면 {"ending":False}로 초기화)로 이동함
+			for문 끝난 후 마지막 문자에서는 해당 노드로 끝나는 단어가 있다는 의미로 "ending":True로 수정
+        
+        - search(): word 다음 문자의 노드로 이동하면서 존재하지 않으면 return False
+			문자의 끝에 도달하면 끝나는 단어가 있는지 node["ending"] return
+            
+		- startsWith(): prefix 다음 문자의 노드로 이동하면서 존재하지 않으면 return False
+			문자의 끝에 도달하면 return True
+
+    TC : O(N)
+        단어의 길이(N)에 비례한다
+    SC : O(N)
+        insert할 단어의 길이(N)에 비례해서 노드가 생성된다
+
+    - 딕셔너리가 아닌 class로 풀이할 수도 있다
+"""
+
+class Trie:
+
+    def __init__(self):
+        self.root = {"ending":True}
+
+    def insert(self, word: str) -> None:
+        node = self.root
+        for char in word:
+            if char not in node:
+                node[char] = {"ending": False}
+            node = node[char]
+        node["ending"] = True
+
+    def search(self, word: str) -> bool:
+        node = self.root
+        for char in word:
+            if char in node:
+                node = node[char]
+            else:
+                return False
+        return node["ending"]
+        
+
+    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
+        node = self.root
+        for char in prefix:
+            if char in node:
+                node = node[char]
+            else:
+                return False
+        return True    
+
+
+# Your Trie object will be instantiated and called as such:
+# obj = Trie()
+# obj.insert(word)
+# param_2 = obj.search(word)
+# param_3 = obj.startsWith(prefix)
diff --git a/word-break/sungjinwi.py b/word-break/sungjinwi.py
new file mode 100644
index 000000000..57f4d6fc6
--- /dev/null
+++ b/word-break/sungjinwi.py
@@ -0,0 +1,37 @@
+"""
+    풀이 :
+        dp 배열은 s에서 길이n까지의 문자열이 word를 통해 만들어질 수 있는지 여부를 저장
+        dp[0]은 빈 문자열이므로 True 나머지는 False로 초기화 (총 길이가 len(s) + 1)
+        wordDict를 순회하면서 
+            길이 n까지의 문자열이 word로 끝나는지
+            n - len(word) 길이가 word로 만들어질 수 있는지 (dp[n - len(word)])
+
+            두 조건 만족하면 dp[n]=True
+        dp의 마지막 성분을 return
+
+    
+    word의 갯수 W, 문자열 s의 길이 S
+
+    TC : O(S^2 * W)
+    각각에 대해 for문 -> S * W
+    s에서 word와 비교할 부분문자열 만들 때 -> S
+
+    SC : O(S)
+    len(s)만큼 배열 dp를 할당
+
+    유의사항
+        - dp의 첫번째 요소
+        - if dp[n]일 때 break를 통해 최적화할 것
+        - TC구할 때 부분문자열 구하는 복잡도 고려
+"""
+
+class Solution:
+    def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:
+        dp = [True] + [False] * len(s)
+        for n in range(1, len(s) + 1):
+            for word in wordDict:
+                if s[n - len(word):n] == word and dp[n - len(word)]:
+                    dp[n] = True
+                if dp[n]:
+                    break
+        return dp[-1]