diff --git a/combination-sum/seungriyou.py b/combination-sum/seungriyou.py
new file mode 100644
index 000000000..467f1379a
--- /dev/null
+++ b/combination-sum/seungriyou.py
@@ -0,0 +1,79 @@
+# https://leetcode.com/problems/combination-sum/
+
+from typing import List
+
+class Solution:
+    def combinationSum1(self, candidates: List[int], target: int) -> List[List[int]]:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n^{target/min(candidates)})
+                - 재귀 호출 트리의 최대 height는 target/min(candidates) (중복 가능하므로)
+                - 각 step에서 최대 n회 재귀 호출 (for i in range(idx, n))
+            - SC: O(target/min(candidates)) (* res 제외)
+                - recursion stack = 최대 O(target/min(candidates))
+                - combi = 최대 O(target/min(candidates))
+
+        [Approach]
+            backtracking(idx = 현재 보고있는 원소의 인덱스, tot_sum = 현재까지의 합)으로 접근한다.
+                - base condition: tot_sum이 target과 같으면 res에 추가하고, target 보다 크면 종료
+                - recursion: 현재 보고있는 원소의 인덱스의 이후에 있는 원소들을 backtracking으로 검사
+                             (* "same number may be chosen from candidates" 이므로!)
+        """
+        n = len(candidates)
+        combi = []
+        res = []
+
+        def backtracking(idx, tot_sum):
+            # base condition
+            if tot_sum == target:
+                res.append(combi[:])
+                return
+            if tot_sum > target:
+                return
+
+            # recur
+            for i in range(idx, n):
+                c = candidates[i]
+                combi.append(c)
+                backtracking(i, tot_sum + c)
+                combi.pop()
+
+        backtracking(0, 0)
+
+        return res
+
+    def combinationSum(self, candidates: List[int], target: int) -> List[List[int]]:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n^{target/min(candidates)})
+            - SC: O(target/min(candidates)) (* res 제외)
+
+        [Approach]
+            기존 backtracking 풀이에 정렬을 추가해서 조금 더 최적화할 수 있다.
+            즉, candidates를 정렬한 후, 매 단계에서 candidates[idx] > target - tot_sum 일 때도 종료한다.
+            이론적으로 복잡도는 동일하나(TC의 경우, 정렬에 드는 O(nlogn) 보다 백트래킹에 드는 O(n^m)이 더 지배적), early stop이 가능해진다.
+        """
+        n = len(candidates)
+        combi = []
+        res = []
+
+        candidates.sort()  # -- 정렬
+
+        def backtracking(idx, tot_sum):
+            # base condition
+            if tot_sum == target:
+                res.append(combi[:])
+                return
+            if tot_sum > target or candidates[idx] > target - tot_sum:  # -- optimize
+                return
+
+            # recur
+            for i in range(idx, n):
+                c = candidates[i]
+                combi.append(c)
+                backtracking(i, tot_sum + c)
+                combi.pop()
+
+        backtracking(0, 0)
+
+        return res
diff --git a/decode-ways/seungriyou.py b/decode-ways/seungriyou.py
new file mode 100644
index 000000000..a47d3d5ec
--- /dev/null
+++ b/decode-ways/seungriyou.py
@@ -0,0 +1,73 @@
+# https://leetcode.com/problems/decode-ways/
+
+class Solution:
+    def numDecodings1(self, s: str) -> int:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n)
+            - SC: O(n)
+
+        [Approach]
+            DP로 풀 수 있다.
+            dp[i] = s[i]까지 봤을 때, 가능한 decoding 개수의 총합
+                1) s[i] 한 자리만 가능한 경우: s[i] != 0
+                   => dp[i] += dp[i - 1]
+                2) s[i - 1:i + 1] 두 자리 모두 가능한 경우: 10 <= s[i - 1:i + 1] <= 26
+                  => dp[i] += dp[i - 2]
+            따라서, 초기 값으로 dp[0], dp[1]을 먼저 채워주어야 한다.
+        """
+
+        n = len(s)
+        dp = [0] * n
+
+        # early stop
+        if s[0] == "0":
+            return 0
+        if n == 1:
+            return 1
+
+        # initialize (dp[0], dp[1])
+        dp[0] = 1
+        if s[1] != "0":
+            dp[1] += dp[0]
+        if 10 <= int(s[0:2]) <= 26:
+            dp[1] += 1
+
+        # iterate (dp[2] ~)
+        for i in range(2, n):
+            # 1) s[i] 한 자리만 가능한 경우
+            if s[i] != "0":
+                dp[i] += dp[i - 1]
+            # 2) s[i - 1:i + 1] 두 자리 모두 가능한 경우
+            if 10 <= int(s[i - 1:i + 1]) <= 26:
+                dp[i] += dp[i - 2]
+
+        return dp[-1]
+
+    def numDecodings(self, s: str) -> int:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n)
+            - SC: O(1)
+
+        [Approach]
+            O(n) space DP에서 매 단계에서 dp[i - 1], dp[i - 2] 두 값만 확인하므로, O(1) space로 space optimize 할 수 있다.
+                dp[i - 1] = prev1
+                dp[i - 2] = prev2
+        """
+
+        prev2, prev1 = 1, 1 if s[0] != "0" else 0
+
+        for i in range(1, len(s)):
+            curr = 0  # = dp[i]
+
+            # 1) s[i] 한 자리만 가능한 경우
+            if s[i] != "0":
+                curr += prev1
+            # 2) s[i - 1:i + 1] 두 자리 모두 가능한 경우
+            if 10 <= int(s[i - 1:i + 1]) <= 26:
+                curr += prev2
+
+            prev2, prev1 = prev1, curr
+
+        return prev1
diff --git a/maximum-subarray/seungriyou.py b/maximum-subarray/seungriyou.py
new file mode 100644
index 000000000..92e65a5aa
--- /dev/null
+++ b/maximum-subarray/seungriyou.py
@@ -0,0 +1,44 @@
+# https://leetcode.com/problems/maximum-subarray/
+
+from typing import List
+
+class Solution:
+    def maxSubArray1(self, nums: List[int]) -> int:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n)
+            - SC: O(n)
+
+        [Approach]
+            dp[i] = nums[i]까지 봤을 때, (1) nums[i]가 포함되면서 (2) 가장 sum이 큰 subarray의 sum 값
+                  = max(dp[i - 1] + num, num)
+        """
+
+        n = len(nums)
+        dp = [0] * n
+        dp[0] = nums[0]
+        max_sum = nums[0]
+
+        for i in range(1, n):
+            dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i])
+            max_sum = max(max_sum, dp[i])
+
+        return max_sum
+
+    def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n)
+            - SC: O(1)
+
+        [Approach]
+            space optimized DP
+        """
+
+        prev = max_sum = nums[0]
+
+        for i in range(1, len(nums)):
+            prev = max(prev + nums[i], nums[i])
+            max_sum = max(max_sum, prev)
+
+        return max_sum
diff --git a/number-of-1-bits/seungriyou.py b/number-of-1-bits/seungriyou.py
new file mode 100644
index 000000000..26e230b8b
--- /dev/null
+++ b/number-of-1-bits/seungriyou.py
@@ -0,0 +1,52 @@
+# https://leetcode.com/problems/number-of-1-bits/
+
+class Solution:
+    def hammingWeight1(self, n: int) -> int:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(logn) (어차피 O(1))
+            - SC: O(1)
+
+        [Approach]
+            Bit manipulation을 이용하여 n이 0이 될 때까지 다음을 반복한다.
+                1) 맨 오른쪽의 bit가 1이면 res에 1을 더하고, 0이면 0을 더한다.
+                2) n을 오른쪽으로 1 shift 한다.
+        """
+        res = 0
+        while n:
+            res += n & 1
+            n >>= 1
+        return res
+
+    def hammingWeight2(self, n: int) -> int:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(k) (k = number of set bits)
+            - SC: O(1)
+
+        [Approach] Brian Kernighan's Algorithm
+            오른쪽에서부터 1인 bit를 하나씩 지워가며 개수를 세면 된다.
+            이때, 오른쪽에서부터 1인 bit를 지우기 위해서는 n & n - 1 을 하면 된다.
+            (ref: https://leetcode.com/problems/number-of-1-bits/solutions/4341511/faster-lesser-3-methods-simple-count-brian-kernighan-s-algorithm-bit-manipulation-explained)
+        """
+        res = 0
+        while n:
+            n &= n - 1
+            res += 1
+        return res
+
+    def hammingWeight(self, n: int) -> int:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(logn) (어차피 O(1))
+            - SC: O(1)
+
+        [Approach]
+            n을 2로 나누면서 그 나머지 값이 1이면 res에 1을 더하고, 0이면 0을 더한다.
+        """
+        res = 0
+        while n:
+            d, m = divmod(n, 2)
+            res += m
+            n = d
+        return res
diff --git a/valid-palindrome/seungriyou.py b/valid-palindrome/seungriyou.py
new file mode 100644
index 000000000..b8a374d9e
--- /dev/null
+++ b/valid-palindrome/seungriyou.py
@@ -0,0 +1,56 @@
+# https://leetcode.com/problems/valid-palindrome/
+
+class Solution:
+    def isPalindrome(self, s: str) -> bool:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n)
+            - SC: O(n)
+
+        [Approach]
+            1. non-alphanumeric 문자만 lowercase로 변환 후 리스트에 모은다.
+            2. 1번의 결과를 뒤집어도 동일한지 확인한다.
+        """
+
+        s = [_s.lower() for _s in s if _s.isalnum()]
+
+        return s == s[::-1]
+
+    def isPalindrome1(self, s: str) -> bool:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n)
+            - SC: O(n)
+
+        [Approach]
+            1. lowercase로 변환 후 non-alphanumeric을 제거한다.
+            2. 1번의 결과를 뒤집어도 동일한지 확인한다.
+        """
+        import re
+
+        _s = re.sub("[^a-z0-9]", "", s.lower())
+
+        return _s == _s[::-1]
+
+    def isPalindrome2(self, s: str) -> bool:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n)
+            - SC: O(n)
+
+        [Approach]
+            1. lowercase로 변환 후 non-alphanumeric을 제거한다.
+            2. 1번의 결과를 절반까지만 순회하며, 양끝에서부터 문자가 동일한지 확인한다.
+        """
+        import re
+
+        _s = re.sub("[^a-z0-9]", "", s.lower())
+
+        def is_palindrome(string):
+            # 문자열의 절반까지만 순회하며, 양끝에서부터 문자가 동일한지 확인
+            for i in range((n := len(string)) // 2):
+                if string[i] != string[n - i - 1]:
+                    return False
+            return True
+
+        return is_palindrome(_s)