diff --git a/alien-dictionary/seungriyou.py b/alien-dictionary/seungriyou.py
new file mode 100644
index 000000000..8cbe5437a
--- /dev/null
+++ b/alien-dictionary/seungriyou.py
@@ -0,0 +1,61 @@
+# https://leetcode.com/problems/alien-dictionary/
+
+from typing import List
+
+class Solution:
+    def alienOrder(self, words: List[str]) -> str:
+        """
+        [Complexity]
+            (V = words 내 unique 문자 개수, E = edge 개수, L = words내 모든 문자 개수)
+            - TC: O(V + L) (topo sort에 O(V + E) 소요 -> E < L 이므로)
+            - SC: O(V + E) (graph)
+
+        [Approach]
+            topo sort를 이용하여, words에 포함된 전체 문자 개수와 topo sort 순으로 방문한 문자 개수를 비교하여 결과를 반환한다.
+            1) directed graph를 구성할 때, words에서 두 인접한 단어를 비교하며 첫 번째로 다른 문자가 나올 때 graph & indegree를 기록한다. (sorted lexicographically)
+               이때, 순서 resolving이 불가능한 경우를 판단하여 빠르게 반환할 수 있다.
+               (인접한 두 단어를 순서대로 w1, w2라고 할 때, (1) w2보다 w1이 더 길면서 (2) w2가 w1에 포함되는 경우, w1의 나머지 부분에 있는 문자는 순서를 알 수 없다.)
+            2) 이렇게 기록한 graph & indegree를 기반으로 topo sort로 방문한 문자 개수와 전체 문자 개수를 비교하여 cycle이 발생하지 않는지 확인하고,
+               cycle이 발생하지 않았다면 결과를 반환, cycle이 발생했다면 빈 문자열을 반환한다.
+        """
+        from collections import defaultdict, deque
+
+        # directed graph
+        graph, indegree = {}, {}
+        for word in words:
+            for w in word:
+                graph[w] = set()
+                indegree[w] = 0
+
+        for i in range(len(words) - 1):
+            w1, w2 = words[i], words[i + 1]
+            # 두 인접한 단어를 비교하면서, 첫 번째로 다른 문자가 나올 때 graph & indegree 기록
+            for j in range(min(len(w1), len(w2))):
+                c1, c2 = w1[j], w2[j]
+                # 첫 번째로 다른 문자 발견 시, 기록 후 다음 단어로 넘어가기
+                if c1 != c2:
+                    if c2 not in graph[c1]:
+                        graph[c1].add(c2)
+                        indegree[c2] += 1
+                    break
+                # 순서를 resolve 할 수 없는 경우, 빠르게 리턴   *****
+                # ex) words = ["abc", "ab"] (w1 = "abc", w2 = "ab")
+                # -> (1) w2보다 w1이 더 길고 (2) w2가 w1에 포함된다면 (=현재 j가 w2의 마지막 문자를 가리키고 있다면)
+                #    w1[j + 1] 이후의 문자에 대해서는 순서를 resolve 할 수 없음
+                elif len(w1) > len(w2) and j == min(len(w1), len(w2)) - 1:
+                    return ""
+
+        # topo sort
+        q = deque([w for w, ind in indegree.items() if ind == 0 and w in graph])
+        res = []
+
+        while q:
+            w = q.popleft()
+            res.append(w)
+
+            for nw in graph[w]:
+                indegree[nw] -= 1
+                if indegree[nw] == 0:
+                    q.append(nw)
+
+        return "".join(res) if len(res) == len(graph) else ""
diff --git a/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/seungriyou.py b/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/seungriyou.py
new file mode 100644
index 000000000..ccf4d02e1
--- /dev/null
+++ b/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/seungriyou.py
@@ -0,0 +1,115 @@
+# https://leetcode.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/
+
+from typing import List, Optional
+
+# Definition for a binary tree node.
+class TreeNode:
+    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
+        self.val = val
+        self.left = left
+        self.right = right
+
+"""
+트리를 유일하게 복원하기 위해서는 inorder가 필요하다. inorder는 left/right child를 구분할 수 있기 때문이다.
+    - preorder + inorder: root를 먼저 알고, inorder로 구조 구분
+    - postorder + postorder: root를 나중에 알고, inorder로 구조 구분
+preorder + postorder라면, 구조가 다른 트리를 구분할 수 없는 경우가 있다.
+"""
+
+class Solution:
+    def buildTree1(self, preorder: List[int], inorder: List[int]) -> Optional[TreeNode]:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n^2)
+            - SC: O(n^2)
+            (* pop(0), index(), slicing이 모두 O(n))
+
+        [Approach]
+            preorder의 경우, root - left - right 순서로 방문하므로, root를 제일 먼저 찾을 수 있다.
+            inorder의 경우, left - root - right 순서로 방문하므로,
+            preorder의 매 단계에서 찾은 root에 대해 left와 right subtree를 다음과 같이 정의할 수 있다. (root 제외)
+                - left subtree = inorder[:root_idx]
+                - right subtree = inorder[root_idx + 1:]
+        """
+        root = None
+
+        if inorder:
+            # preorder root
+            root_idx = inorder.index(preorder.pop(0))
+            root = TreeNode(val=inorder[root_idx])
+            # preorder left
+            root.left = self.buildTree(preorder, inorder[:root_idx])
+            # preorder right
+            root.right = self.buildTree(preorder, inorder[root_idx + 1:])
+
+        return root
+
+    def buildTree2(self, preorder: List[int], inorder: List[int]) -> Optional[TreeNode]:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n^2)
+            - SC: O(n^2)
+            (* index(), slicing이 모두 O(n))
+
+        [Approach]
+            이전 코드에서 pop(0)에 드는 O(n)을 줄이기 위해,
+            preorder.reverse() 후 pop()으로 변경할 수 있다.
+        """
+        preorder.reverse()
+
+        def solve(preorder, inorder):
+            if inorder:
+                # preorder root
+                root_idx = inorder.index(preorder.pop())
+                root = TreeNode(inorder[root_idx])
+                # preorder left
+                root.left = solve(preorder, inorder[:root_idx])
+                # preorder right
+                root.right = solve(preorder, inorder[root_idx + 1:])
+
+                return root
+
+        return solve(preorder, inorder)
+
+    def buildTree(self, preorder: List[int], inorder: List[int]) -> Optional[TreeNode]:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n)
+            - SC: O(n) (call stack)
+
+        [Approach]
+            병목이었던 index()와 slicing을 O(1)로 최적화 할 수 있다.
+                - index(): inorder의 index를 dict로 캐싱
+                - slicing: start/end index로 추적
+            이와 더불어 preorder의 root를 가리키는 index인 pre_idx를 사용하면 pop(0) 또는 pop()을 대체할 수도 있다.
+        """
+
+        # instead of index()
+        inorder_idx = {num: i for i, num in enumerate(inorder)}
+
+        # preorder root (instead of pop())
+        pre_idx = 0
+
+        # instead of inorder[in_left:in_right] slicing
+        def solve(in_left, in_right):
+            nonlocal pre_idx
+
+            # base condition
+            if in_left >= in_right:
+                return
+
+            # preorder root
+            root_val = preorder[pre_idx]
+            root = TreeNode(root_val)
+
+            # update indices
+            root_idx = inorder_idx[root_val]
+            pre_idx += 1
+
+            # recur
+            root.left = solve(in_left, root_idx)
+            root.right = solve(root_idx + 1, in_right)
+
+            return root
+
+        return solve(0, len(inorder))
diff --git a/longest-palindromic-substring/seungriyou.py b/longest-palindromic-substring/seungriyou.py
new file mode 100644
index 000000000..0dd36c47d
--- /dev/null
+++ b/longest-palindromic-substring/seungriyou.py
@@ -0,0 +1,88 @@
+# https://leetcode.com/problems/longest-palindromic-substring/
+
+class Solution:
+    def longestPalindrome_dp(self, s: str) -> str:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n^2)
+            - SC: O(n^2)
+
+        [Approach]
+            (1) lo == hi:       len 1짜리 substring -> True
+            (2) lo + 1 == hi:   len 2짜리 substring -> s[lo] == s[hi]
+            (3) 그 외:          (a) 내부 string인 s[lo + 1] ~ s[hi - 1]이 palindrome이면서,
+                                (b) s[lo] == s[hi]이면 True
+
+            => (3-a)로 인해 2D DP를 사용할 수 있으며 (dp[lo][hi] = s[lo] ~ s[hi]가 palindrome인지 여부),
+            dp[lo + 1][hi - 1]을 살펴봐야 하므로 lo는 **오른쪽부터 거꾸로 순회**해야 한다. (dp[lo][..]를 채우기 위해 dp[lo + 1][..]을 봐야 함)
+        """
+
+        n = len(s)
+        res_lo = res_hi = 0
+        dp = [[False] * n for _ in range(n)]
+
+        # early stop
+        if n < 2 or s == s[::-1]:
+            return s
+
+        for lo in range(n - 1, -1, -1):
+            for hi in range(lo, n):
+                # (1) lo == hi
+                if lo == hi:
+                    dp[lo][hi] = True
+
+                # (2) lo + 1 == hi
+                elif lo + 1 == hi:
+                    dp[lo][hi] = s[lo] == s[hi]
+
+                # (3) otherwise (a) dp[lo + 1][hi - 1] && (b) s[lo] == s[hi]
+                else:
+                    dp[lo][hi] = dp[lo + 1][hi - 1] and s[lo] == s[hi]
+
+                # update res (s[lo:hi + 1]가 palindrome이면서, 최대 길이인 경우)
+                if dp[lo][hi] and res_hi - res_lo < hi - lo:
+                    res_lo, res_hi = lo, hi
+
+        return s[res_lo:res_hi + 1]
+
+    def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n^2) (각 center에서 양쪽으로 expand)
+            - SC: O(1)
+
+        [Approach]
+            palindrome은 다음의 두 케이스로 구분되므로, two-pointer로도 풀 수 있다.
+            (1) substring 길이가 홀수: 가운데 원소는 확인할 필요 X
+            (2) substring 길이가 짝수: 모두 확인
+        """
+
+        n, res_lo, max_len = len(s), 0, 1
+
+        # early stop
+        if n < 2 or s == s[::-1]:
+            return s
+
+        # expanding from center
+        def expand(lo, hi):
+            # 양쪽으로 1씩 늘려가며 가장 긴 palindrome 찾기
+            while lo >= 0 and hi < n and s[lo] == s[hi]:
+                lo -= 1
+                hi += 1
+            return lo + 1, hi  # s[lo + 1:hi]
+
+        # 모든 위치에서 (1) 홀수 길이 palindrome, (2) 짝수 길이 palindrome의 max len 값 찾기
+        for i in range(n - 1):
+            # 홀수 길이 팰린드롬 (중심이 i)
+            lo1, hi1 = expand(i, i)
+            if hi1 - lo1 > max_len:
+                res_lo = lo1
+                max_len = hi1 - lo1
+
+            # 짝수 길이 팰린드롬 (중심이 i, i+1)
+            lo2, hi2 = expand(i, i + 1)
+            if hi2 - lo2 > max_len:
+                res_lo = lo2
+                max_len = hi2 - lo2
+
+        return s[res_lo:res_lo + max_len]
diff --git a/rotate-image/seungriyou.py b/rotate-image/seungriyou.py
new file mode 100644
index 000000000..684cb9f01
--- /dev/null
+++ b/rotate-image/seungriyou.py
@@ -0,0 +1,30 @@
+# https://leetcode.com/problems/rotate-image/
+
+from typing import List
+
+class Solution:
+    def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
+        """
+        Do not return anything, modify matrix in-place instead.
+        """
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n^2) (diagonal = n * (n - 1) / 2)
+            - SC: O(1)
+
+        [Approach]
+            clockwise rotation을 in-place로 하려면 다음의 순서로 수행한다.
+                1. matrix reverse (by row)
+                2. matrix transpose (diagonal)
+        """
+
+        n = len(matrix)
+
+        # 1. matrix reverse (by row)
+        for r in range(n // 2):
+            matrix[r], matrix[n - r - 1] = matrix[n - r - 1], matrix[r]
+
+        # 2. matrix transpose (diagonal)
+        for r in range(n):
+            for c in range(r):
+                matrix[r][c], matrix[c][r] = matrix[c][r], matrix[r][c]
diff --git a/subtree-of-another-tree/seungriyou.py b/subtree-of-another-tree/seungriyou.py
new file mode 100644
index 000000000..f01b557a9
--- /dev/null
+++ b/subtree-of-another-tree/seungriyou.py
@@ -0,0 +1,51 @@
+# https://leetcode.com/problems/subtree-of-another-tree/
+
+from typing import Optional
+
+# Definition for a binary tree node.
+class TreeNode:
+    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
+        self.val = val
+        self.left = left
+        self.right = right
+
+class Solution:
+    def isSubtree(self, root: Optional[TreeNode], subRoot: Optional[TreeNode]) -> bool:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n * m) (n = root 내 노드 개수, m = subRoot 내 노드 개수)
+            - SC: O(n + m) (call stack)
+
+        [Approach]
+            다음과 같이 동작을 나눌 수 있다.
+                (1) tree를 타고 내려가는 로직       : dfs
+                (2) 두 tree가 동일한지 판단하는 로직  : check
+        """
+
+        def check(node1, node2):
+            # base condition
+            if not node1 and not node2:
+                return True
+            if not node1 or not node2:
+                return False
+
+            # recur
+            return (
+                node1.val == node2.val  # 두 노드의 값이 같고
+                and check(node1.left, node2.left)  # 하위 children도 모두 같아야 함
+                and check(node1.right, node2.right)
+            )
+
+        def dfs(node, sub_tree):
+            # base condition
+            if not node:
+                return False
+
+            # recur
+            return (
+                check(node, sub_tree)  # 현재 node부터 sub_tree와 동일한지 확인
+                or dfs(node.left, sub_tree)  # 동일하지 않다면, node.left로 타고 내려가서 확인
+                or dfs(node.right, sub_tree)  # 동일하지 않다면, node.right로도 타고 내려가서 확인
+            )
+
+        return dfs(root, subRoot)