diff --git a/course-schedule/imsosleepy.java b/course-schedule/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..86301c96b
--- /dev/null
+++ b/course-schedule/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,40 @@
+// 사이클을 찾는 문제. DFS를 이용해서 방문했는지 여부를 관리하고 체크하면된다.
+// DFS를 진행 중인 것을 들고 있어야 사이클 여부를 판단할 수 있다.
+// 간선 수와 노드의 수에 따라 시간 복잡도가 결정됨 O(N+L)
+class Solution {
+    public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
+        List<List<Integer>> graph = new ArrayList<>();
+        for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
+            graph.add(new ArrayList<>());
+        }
+
+        for (int[] pair : prerequisites) {
+            graph.get(pair[1]).add(pair[0]);
+        }
+
+        // 0: 방문 X
+        // -1: DFS 진행 중
+        // 1: 방문 완료
+        int[] visited = new int[numCourses];
+
+        // 모든 노드에서 DFS 수행
+        for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
+            if (dfs(graph, visited, i)) return false;
+        }
+        
+        return true;
+    }
+
+    private boolean dfs(List<List<Integer>> graph, int[] visited, int node) {
+        if (visited[node] == -1) return true;  // 방문 중이면 사이클이 발견
+        if (visited[node] == 1) return false; 
+
+        visited[node] = -1; // 진행 중 표기
+        for (int next : graph.get(node)) {
+            if (dfs(graph, visited, next)) return true;
+        }
+        visited[node] = 1;
+
+        return false;
+    }
+}
diff --git a/invert-binary-tree/imsosleepy.java b/invert-binary-tree/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..80ecbeb7a
--- /dev/null
+++ b/invert-binary-tree/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,13 @@
+// 트리의 형태를 바꾸는건 대부분 DFS로 푸는게 공간복잡도 측면에서 유리하다.
+// BFS로도 풀이 가능하지만, BFS는 대부분 큐를 이용해서 공간복잡도가 높아진다.
+class Solution {
+    public TreeNode invertTree(TreeNode root) {
+        if (root == null) return null;
+        
+        TreeNode temp = root.left;
+        root.left = invertTree(root.right);
+        root.right = invertTree(temp);
+
+        return root;
+    }
+}
diff --git a/jump-game/imsosleepy.java b/jump-game/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..dd681c90b
--- /dev/null
+++ b/jump-game/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,20 @@
+// 현재 위치에서 최대로 갈 수 있는 인덱스의 이력을 갱신하면서 최대 범위를 넘지 않았나를 계속 판별하면 됨
+// 처음엔 DP인줄 알았는데 DP 배열 없이 그냥 풀림
+class Solution {
+    public boolean canJump(int[] nums) {
+        int maxReach = 0;  
+        
+        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
+            if (i > maxReach) {
+                return false;
+            } 
+            
+            maxReach = Math.max(maxReach, i + nums[i]); 
+            if (maxReach >= nums.length - 1) {
+                return true;
+            } 
+        }
+        
+        return true;
+    }
+}
diff --git a/merge-k-sorted-lists/imsosleepy.java b/merge-k-sorted-lists/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..bdd277801
--- /dev/null
+++ b/merge-k-sorted-lists/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,27 @@
+// 우선순위 큐로 다 합쳐버린 다음에
+// 큐를 순회돌면서 연결리스트를 재생성한다. 성능은 비교적 낮게 잡힘
+// 분할 정복법으로 풀면 더 좋은 성능이 나온다고 한다.
+class Solution {
+    public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
+        PriorityQueue<ListNode> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> a.val - b.val);
+
+        for (ListNode node : lists) {
+            if (node != null) pq.offer(node);
+        }
+
+        ListNode newLists = new ListNode(-1);
+        ListNode curr = newLists;
+
+        while (!pq.isEmpty()) {
+            ListNode minNode = pq.poll();
+            curr.next = minNode;
+            curr = curr.next;
+
+            if (minNode.next != null) {
+                pq.offer(minNode.next);
+            }
+        }
+
+        return newLists.next;
+    }
+}
diff --git a/search-in-rotated-sorted-array/imsosleepy.java b/search-in-rotated-sorted-array/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..fdcab5225
--- /dev/null
+++ b/search-in-rotated-sorted-array/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,35 @@
+// O(log n)의 시간복잡도를 문제에서 요구하고 있다.
+// O(log n)의 시간복잡도를 갖는 탐색 문제는 대부분 바이너리 서치로 해결된다.
+// 주어진 배열이 정렬되어있다는 점에서 이진탐색을 이용하면 된다는 것을 알 수 있다.
+class Solution {
+    public int search(int[] nums, int target) {
+        int left = 0, right = nums.length - 1;
+        
+        while (left <= right) {
+            int mid = left + (right - left) / 2;
+            
+            if (nums[mid] == target) {
+                return mid;
+            }
+
+            // 왼쪽이 정렬된 경우
+            if (nums[left] <= nums[mid]) {
+                if (nums[left] <= target && target < nums[mid]) {
+                    right = mid - 1;  
+                } else {
+                    left = mid + 1;
+                }
+            }
+            // 오른쪽이 정렬된 경우
+            else {
+                if (nums[mid] < target && target <= nums[right]) {
+                    left = mid + 1;
+                } else {
+                    right = mid - 1;
+                }
+            }
+        }
+        
+        return -1;
+    }
+}