diff --git a/best-time-to-buy-and-sell-stock/Baekwangho.ts b/best-time-to-buy-and-sell-stock/Baekwangho.ts
new file mode 100644
index 000000000..facc4ca99
--- /dev/null
+++ b/best-time-to-buy-and-sell-stock/Baekwangho.ts
@@ -0,0 +1,68 @@
+/**
+일단 가장 단순하게 생각했을 때,
+n^2 의 시간 복잡도를 가지면 모든 경우의 수를 확인가능하다.
+
+function maxProfit(prices: number[]): number {
+    let maximum = 0
+    for(let i=0; i<prices.length-1; i++) {
+        for(let j=i; j<prices.length; j++) {
+            if(prices[j] - prices[i] > maximum) maximum = prices[j] - prices[i]
+        }
+    }
+    return maximum
+};
+ */
+
+/** 
+하지만 시간 초과가 발생하니, 다른 방법을 써보자.
+이익을 구하기 위해서는 가장 낮은 지점과 가장 큰 지점에 대한 탐색이 필요하다.
+가장 낮은 지점은 큰 지점보다 앞에 위치해야 한다.
+
+만약 투 포인터로 양 끝에서 오면서 왼쪽은 가장 낮은 것, 오른쪽은 가장 높은 것을 확인해서
+두 포인터가 만날 때 차분을 구한다면?
+
+function maxProfit(prices: number[]): number {
+    let left = prices[0];
+    let right = prices[prices.length-1];
+    for (let i=0; i<prices.length; i++) {
+        if (i > (prices.length - 1 - i)) {
+            break
+        }
+
+        if (prices[i] < left) {
+            left = prices[i]
+        }
+
+        if (prices[prices.length - 1 - i] > right) {
+            right = prices[prices.length - 1 - i]
+        }
+    }
+
+    return left > right ? 0 : right - left
+}; 
+*/
+
+/**
+[3,2,6,5,0,3] 와 같은 경우에 일반화 되지 못한다.
+정답을 기준으로, 큰 값 이후에는 그보다 큰 값이 없어야 하고,
+작은 값 이전에는 그보다 작은 값이 없어야 한다.
+
+그렇다면 포인터를 이 기준에 맞게 급격히 옮겨볼까?
+... 
+힌트를 보고 왔다. 단순하게 최저값을 항상 갱신해주면 되는구나.
+ */
+function maxProfit(prices: number[]): number {
+  let min = 10000;
+  let max = 0;
+  for (let i = 0; i < prices.length; i++) {
+    if (prices[i] < min) {
+      min = prices[i];
+      continue;
+    }
+
+    if (prices[i] - min > max) {
+      max = prices[i] - min;
+    }
+  }
+  return max;
+}
diff --git a/group-anagrams/Baekwangho.ts b/group-anagrams/Baekwangho.ts
new file mode 100644
index 000000000..65eccec3a
--- /dev/null
+++ b/group-anagrams/Baekwangho.ts
@@ -0,0 +1,22 @@
+/**
+3글자씩으로 구성된 각 문자열 배열을 순회하며, 각 문자열을 알파벳 순서로 정렬한 순서를 기준으로
+동일하다면 원래의 문자열을 key 로 하는 해시에 포함시켜보자
+
+시간 복잡도: O(n log n) 공간 복잡도: O(n) 정도 나오지 않을까?
+ */
+function groupAnagrams(strs: string[]): string[][] {
+  const anaMap = new Map<string, string[]>();
+
+  for (let i = 0; i < strs.length; i++) {
+    const hashKey = strs[i].split("").sort().join("");
+
+    const arr = anaMap.get(hashKey);
+    if (!arr) {
+      anaMap.set(hashKey, [strs[i]]);
+    } else {
+      anaMap.set(hashKey, [...arr, strs[i]]);
+    }
+  }
+
+  return [...anaMap.values()];
+}
diff --git a/implement-trie-prefix-tree/Baekwangho.ts b/implement-trie-prefix-tree/Baekwangho.ts
new file mode 100644
index 000000000..e8bd7b5f1
--- /dev/null
+++ b/implement-trie-prefix-tree/Baekwangho.ts
@@ -0,0 +1,65 @@
+/**
+test case 를 분석해본 결과, 결국 문자열에 대한 트리를 구성해야 하는 것으로 보임
+트리는 노드로 구성할 수 있을 듯 하지만, 구현하지 않고 hash 의 연속을 만들어보는 것으로 하자.
+
+오래걸렸지만 한번에 성공! 시간 복잡도: O(n), 공간 복잡도: O(1) 정도인 듯
+ */
+class Trie {
+  constructor(private letterHash: any = {}) {}
+
+  insert(word: string): void {
+    let currentHash = this.letterHash;
+
+    for (let i = 0; i < word.length; i++) {
+      const existHash = currentHash[word[i]];
+      if (existHash) {
+        currentHash = existHash;
+      } else {
+        currentHash[word[i]] = {};
+        currentHash = currentHash[word[i]];
+      }
+    }
+
+    currentHash["count"] = currentHash["count"] ? currentHash["count"] + 1 : 1;
+  }
+
+  search(word: string): boolean {
+    let currentHash = this.letterHash;
+
+    for (let i = 0; i < word.length; i++) {
+      const existHash = currentHash[word[i]];
+      // console.log(`search ${word}`, JSON.stringify(existHash), word[i])
+      if (existHash) {
+        currentHash = existHash;
+      } else {
+        return false;
+      }
+    }
+
+    return !!currentHash["count"];
+  }
+
+  startsWith(prefix: string): boolean {
+    let currentHash = this.letterHash;
+
+    for (let i = 0; i < prefix.length; i++) {
+      const existHash = currentHash[prefix[i]];
+      // console.log(`startsWith ${prefix}`, JSON.stringify(existHash), prefix[i])
+      if (existHash) {
+        currentHash = existHash;
+      } else {
+        return false;
+      }
+    }
+
+    return true;
+  }
+}
+
+/**
+ * Your Trie object will be instantiated and called as such:
+ * var obj = new Trie()
+ * obj.insert(word)
+ * var param_2 = obj.search(word)
+ * var param_3 = obj.startsWith(prefix)
+ */