diff --git a/binary-tree-level-order-traversal/imsosleepy.java b/binary-tree-level-order-traversal/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..c94b68ee4
--- /dev/null
+++ b/binary-tree-level-order-traversal/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,27 @@
+// dfs와 분할 정복법으로 해결되는 문제
+// dfs인 것을 알았으나 모든 숫자가 음수일 경우를 판별하지 못해 GPT에게 도움을 처함
+class Solution {
+    private int maxSum = Integer.MIN_VALUE; // 전체 최대 경로 합 저장
+
+    public int maxPathSum(TreeNode root) {
+        dfs(root);
+        return maxSum;
+    }
+
+    private int dfs(TreeNode node) {
+        if (node == null) return 0; // base case
+
+        // 왼쪽, 오른쪽 서브트리의 최대 경로 합 (음수는 포함 X → Math.max(0, value))
+        int left = Math.max(0, dfs(node.left));
+        int right = Math.max(0, dfs(node.right));
+
+        // 현재 노드를 포함한 최대 경로 (왼쪽 + 루트 + 오른쪽)
+        int pathSum = left + node.val + right;
+
+        // 최대 경로 값 갱신
+        maxSum = Math.max(maxSum, pathSum);
+
+        // ✅ 현재 노드를 포함하는 최대 경로 값만 반환해야 함 (연결 가능한 경로)
+        return node.val + Math.max(left, right);
+    }
+}
diff --git a/graph-valid-tree/imsosleepy.java b/graph-valid-tree/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..8504bcb6b
--- /dev/null
+++ b/graph-valid-tree/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,34 @@
+// 저번주 course-schedule 문제와 유사한 사이클이 존재하지 않아야하는 트리를 찾는 문제
+// 차이가 있다면 course-schedule는 방향 그래프지만 이 문제는 무방향 그래프라는 차이가 있음
+// 무방향 그래프는 이전 노드(부모)를 통해 다시 돌아온 후 연결을 판단해야하는 경우가 있어거 구현이 조금 더 어려움
+public class GraphValidTree {
+    public boolean validTree(int n, int[][] edges) {
+        if (edges.length != n - 1) return false; // 트리는 반드시 (n-1)개의 간선 필요
+
+        // 그래프 인접 리스트 생성
+        Map<Integer, List<Integer>> graph = new HashMap<>();
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
+            graph.put(i, new ArrayList<>());
+        }
+        for (int[] edge : edges) {
+            graph.get(edge[0]).add(edge[1]);
+            graph.get(edge[1]).add(edge[0]);
+        }
+
+        Set<Integer> visited = new HashSet<>();
+        if (!dfs(graph, 0, -1, visited)) return false;
+
+        return visited.size() == n;
+    }
+
+    private boolean dfs(Map<Integer, List<Integer>> graph, int node, int parent, Set<Integer> visited) {
+        if (visited.contains(node)) return false; // 사이클 발견
+
+        visited.add(node);
+        for (int neighbor : graph.get(node)) {
+            if (neighbor == parent) continue;
+            if (!dfs(graph, neighbor, node, visited)) return false;
+        }
+        return true;
+    }
+}
diff --git a/maximum-depth-of-binary-tree/imsosleepy.java b/maximum-depth-of-binary-tree/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..3bc9f497b
--- /dev/null
+++ b/maximum-depth-of-binary-tree/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,8 @@
+// 트리 탐색은 깊이 우선 탐색이 공간복잡도가 낮다.
+// 모든 노드(리스트)를 O(N)의 시간복잡도를 갖는다.
+class Solution {
+    public int maxDepth(TreeNode root) {
+        if (root == null) return 0;
+        return Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1;
+    }
+}
diff --git a/merge-intervals/imsosleepy.java b/merge-intervals/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..ff292e352
--- /dev/null
+++ b/merge-intervals/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,31 @@
+// 정렬을 하지 않으려면 O(N^2)이 걸림
+// 정렬을 나면 아무리 빨라도 O(N log N)이지만 이후에 문제가 간단해짐
+// currentEnd >= nextStart → 겹치면 end 값을 업데이트 하는 간단한 방식으로 구현
+class Solution {
+    public int[][] merge(int[][] intervals) {
+        if (intervals.length <= 1) return intervals;
+
+        Arrays.sort(intervals, (a, b) -> Integer.compare(a[0], b[0]));
+
+        List<int[]> merged = new ArrayList<>();
+        int[] currentInterval = intervals[0];
+        merged.add(currentInterval);
+
+        for (int[] interval : intervals) {
+            int currentEnd = currentInterval[1]; 
+            int nextStart = interval[0];
+            int nextEnd = interval[1];
+
+            if (currentEnd >= nextStart) {
+                // 겹치면 end 값을 업데이트
+                currentInterval[1] = Math.max(currentEnd, nextEnd);
+            } else {
+                // 겹치지 않으면 새로운 구간으로 추가
+                currentInterval = interval;
+                merged.add(currentInterval);
+            }
+        }
+
+        return merged.toArray(new int[merged.size()][]);
+    }
+}
diff --git a/reorder-list/imsosleepy.java b/reorder-list/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..167aed78d
--- /dev/null
+++ b/reorder-list/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,63 @@
+// GPT의 도움을 받아 조금 더 공간복잡도가 낮고 빠른 방식으로 구현
+class Solution {
+    public void reorderList(ListNode head) {
+        if (head == null || head.next == null) return;
+
+        ListNode slow = head, fast = head;
+        while (fast != null && fast.next != null) {
+            slow = slow.next;
+            fast = fast.next.next;
+        }
+
+        ListNode second = reverse(slow.next);
+        slow.next = null; 
+
+        ListNode first = head;
+        while (second != null) {
+            ListNode tmp1 = first.next;
+            ListNode tmp2 = second.next;
+
+            first.next = second;
+            second.next = tmp1;
+
+            first = tmp1;
+            second = tmp2;
+        }
+    }
+
+    private ListNode reverse(ListNode head) {
+        ListNode prev = null;
+        while (head != null) {
+            ListNode next = head.next;
+            head.next = prev;
+            prev = head;
+            head = next;
+        }
+        return prev;
+    }
+}
+
+// 첫번째 생각한 풀이방식 리스트를 만들고 값을 넣어서 처리하니 시간복잡도는 O(N)으로 이론상 같으나
+// 속도라 평균속도보다 현저하게 낮게나온다.
+class Solution {
+    public void reorderList(ListNode head) {
+        if (head == null || head.next == null) return;
+
+        List<ListNode> list = new ArrayList<>();
+        ListNode temp = head;
+        while (temp != null) {
+            list.add(temp);
+            temp = temp.next;
+        }
+
+        int i = 0, j = list.size() - 1;
+        while (i < j) {
+            list.get(i).next = list.get(j);
+            i++;
+            if (i == j) break;
+            list.get(j).next = list.get(i);
+            j--;
+        }
+        list.get(i).next = null; 
+    }
+}