diff --git a/best-time-to-buy-and-sell-stock/unpo88.py b/best-time-to-buy-and-sell-stock/unpo88.py
new file mode 100644
index 000000000..8f69f17d5
--- /dev/null
+++ b/best-time-to-buy-and-sell-stock/unpo88.py
@@ -0,0 +1,78 @@
+class Solution:
+    def maxProfit(self, prices: list[int]) -> int:
+        if not prices:
+            return 0
+
+        min_price = prices[0]
+        max_profit = 0
+
+        for price in prices[1:]:
+            max_profit = max(max_profit, price - min_price)
+            min_price = min(min_price, price)
+
+        return max_profit
+
+
+"""
+================================================================================
+풀이 과정
+================================================================================
+
+[문제 이해]
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+1. 주어진 배열 prices가 있고 prices[i]는 i날의 특정 주식 가격
+2. 하나의 주식을 사기 위해 하루를 선택하고, 그 주식을 팔기 위해 미래의 다른 날을 선택
+3. 이 거래에서 얻을 수 있는 최대 이익을 반환
+4. 이익을 얻을 수 없다면 0을 반환
+
+    예시 1: [7, 1, 5, 3, 6, 4] → 5
+    2일에 사서 5일에 팔면 → 6 - 1 = 5가 나오면서 가장 큰 값
+
+    예시 2: [7, 6, 4, 3, 1] → 0
+    아무런 이익이 있는 날이 없음
+
+
+[1차 시도] Brute Force 접근
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+5. 모든 (구매일, 판매일) 쌍을 비교해서 최대 이익 찾기
+6. 이중 반복문으로 구현
+
+        profit = 0
+        for i in range(len(prices)):
+            for j in range(i+1, len(prices)):
+                profit = max(profit, prices[j] - prices[i])
+        return profit
+
+7. 시간복잡도: O(n²) → 시간 초과 발생!
+
+
+[2차 시도] 최적화 방법 고민
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+8. 그러면 다른 풀이 방식이 필요할 것 같은데
+9. 조건을 정리:
+   - 이전 값이 다음 값보다 크면 버려도 된다
+   - 이전 값이 다음 값보다 작으면 해당 값을 기록한다
+   - 이미 기록된게 있으면 비교해본다
+
+    [7, 1, 5, 9, 3, 6, 4]
+    min을 추적하면서 현재가 - min 중 최대값을 찾으면 됨!
+
+
+[최종 구현] Kadane's Algorithm 변형
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+10. 한 번의 순회로 최소 구매가와 최대 이익을 동시에 추적
+11. 각 시점에서:
+    - 현재가 - 최소가 = 지금 팔면 얻는 이익
+    - 최대 이익 갱신
+    - 최소가 갱신
+
+        min_price = prices[0]
+        max_profit = 0
+
+        for price in prices[1:]:
+            max_profit = max(max_profit, price - min_price)
+            min_price = min(min_price, price)
+
+12. 시간복잡도: O(n) - 한 번의 순회
+13. 공간복잡도: O(1) - 상수 공간만 사용
+"""
diff --git a/group-anagrams/unpo88.py b/group-anagrams/unpo88.py
new file mode 100644
index 000000000..2fc924eda
--- /dev/null
+++ b/group-anagrams/unpo88.py
@@ -0,0 +1,58 @@
+class Solution:
+    def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
+        anagrams = defaultdict(list)
+        for s in strs:
+            anagrams["".join(sorted(s))].append(s)
+
+        return list(anagrams.values())
+
+
+"""
+================================================================================
+풀이 과정
+================================================================================
+
+[문제 이해]
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+1. 문자열 배열 strs가 주어지면 애너그램끼리 그룹화하여 반환
+2. 애너그램: 같은 문자들을 재배열하여 만든 단어 (각 문자를 한 번씩만 사용)
+3. 결과의 순서는 상관없음
+
+    예시 1: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
+    → [["bat"], ["nat", "tan"], ["ate", "eat", "tea"]]
+
+    예시 2: [""]
+    → [[""]]
+
+    예시 3: ["a"]
+    → [["a"]]
+
+
+[접근 방법] 해시맵 + 정렬 키
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+4. 애너그램의 특징: 정렬하면 같은 문자열이 됨
+   - "eat" → "aet"
+   - "tea" → "aet"
+   - "ate" → "aet"
+
+5. 정렬된 문자열을 키로 사용하는 해시맵 구성
+   - 키: 정렬된 문자열
+   - 값: 해당 애너그램 그룹 리스트
+
+6. 구현:
+        anagrams = defaultdict(list)
+        for s in strs:
+            anagrams["".join(sorted(s))].append(s)
+        return list(anagrams.values())
+
+
+[복잡도 분석]
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+7. 시간복잡도: O(n × k log k)
+   - n: 문자열 개수
+   - k: 가장 긴 문자열의 길이
+   - 각 문자열을 정렬하는데 O(k log k)
+
+8. 공간복잡도: O(n × k)
+   - 해시맵에 모든 문자열 저장
+"""
diff --git a/implement-trie-prefix-tree/unpo88.py b/implement-trie-prefix-tree/unpo88.py
new file mode 100644
index 000000000..330223c70
--- /dev/null
+++ b/implement-trie-prefix-tree/unpo88.py
@@ -0,0 +1,80 @@
+class Trie:
+
+      def __init__(self):
+          self.children = {}
+          self.is_end = False
+
+      def insert(self, word: str) -> None:
+          node = self
+          for c in word:
+              if c not in node.children:
+                  node.children[c] = Trie()
+              node = node.children[c]
+          node.is_end = True
+
+      def search(self, word: str) -> bool:
+          node = self._find(word)
+          return node is not None and node.is_end
+
+      def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
+          return self._find(prefix) is not None
+
+      def _find(self, s: str):
+          node = self
+          for c in s:
+              if c not in node.children:
+                  return None
+              node = node.children[c]
+          return node
+
+
+"""
+================================================================================
+풀이 과정
+================================================================================
+
+[문제 이해]
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+1. Trie(트라이) 자료구조 구현
+2. insert(word): 단어 삽입
+3. search(word): 정확히 일치하는 단어 있는지
+4. startsWith(prefix): prefix로 시작하는 단어 있는지
+
+
+[1차 시도] 해시맵
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+5. 처음에 해싱으로 풀었더니 통과는 했는데 startsWith에서 결국 전체 순회 필요
+6. 시간복잡도 O(n × m) → 비효율적, 진짜 Trie로 풀어야겠다
+
+
+[2차 시도] 진짜 Trie
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+7. 각 노드가 children(자식 노드들)과 is_end(단어 끝 여부)를 가짐
+
+8. 구조 예시: "app", "apple" 삽입 시
+
+        root
+         │
+         a
+         │
+         p
+         │
+         p (is_end: "app")
+         │
+         l
+         │
+         e (is_end: "apple")
+
+9. insert: 문자 하나씩 따라가며 노드 생성, 마지막에 is_end = True
+10. search: 문자 따라간 후 is_end가 True인지 확인
+11. startsWith: 문자 따라갈 수 있으면 True
+
+
+[복잡도 분석]
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+12. 시간복잡도: O(m) - 모든 연산
+    - m: 단어/prefix 길이
+
+13. 공간복잡도: O(n × m)
+    - n: 단어 개수, m: 평균 단어 길이
+""" 
diff --git a/word-break/unpo88.py b/word-break/unpo88.py
new file mode 100644
index 000000000..91573ef45
--- /dev/null
+++ b/word-break/unpo88.py
@@ -0,0 +1,60 @@
+class Solution:
+    def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:
+        word_set = set(wordDict)
+        dp = [False] * (len(s) + 1)
+        dp[0] = True
+
+        for i in range(1, len(s) + 1):
+            for j in range(i):
+                if dp[j] and s[j:i] in word_set:
+                    dp[i] = True
+                    break
+
+        return dp[len(s)]
+
+
+"""
+================================================================================
+풀이 과정
+================================================================================
+
+[문제 이해]
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+1. 문자열 s와 사전 wordDict가 주어짐
+2. s를 사전에 있는 단어들로 분할할 수 있는지 판단
+
+    예시 1: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"]
+    → True ("leet" + "code")
+
+    예시 2: s = "catsandog", wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"]
+    → False (어떻게 나눠도 안 됨)
+
+
+[접근 방법] DP
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+3. dp[i] = s[0:i]를 사전 단어들로 분할 가능한가?
+
+4. 점화식: dp[i] = dp[j] and s[j:i] in word_set (어떤 j에 대해)
+   - dp[j]가 True이고, s[j:i]가 사전에 있으면 dp[i] = True
+
+5. 예시: s = "leetcode"
+
+      l  e  e  t  c  o  d  e
+      0  1  2  3  4  5  6  7  8
+   T  ?  ?  ?  T  ?  ?  ?  T
+   │           │           │
+   빈문자열    "leet"      "code"
+
+   dp[4] = dp[0] + "leet" → True
+   dp[8] = dp[4] + "code" → True
+
+
+[복잡도 분석]
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+6. 시간복잡도: O(n² × m)
+   - n: 문자열 길이
+   - m: 평균 단어 길이 (해시 비교)
+
+7. 공간복잡도: O(n)
+   - dp 배열 크기
+"""