diff --git a/clone-graph/pmjuu.py b/clone-graph/pmjuu.py
new file mode 100644
index 000000000..b3f58cc82
--- /dev/null
+++ b/clone-graph/pmjuu.py
@@ -0,0 +1,40 @@
+'''
+시간 복잡도: O(V + E)
+- 그래프의 모든 노드를 한 번씩 방문해야 하므로 O(V)
+- 각 노드의 모든 간선을 한 번씩 탐색해야 하므로 O(E)
+- 따라서 전체 시간 복잡도는 O(V + E)
+
+공간 복잡도: O(V + E)
+- 클론 노드를 저장하는 딕셔너리(clones): O(V)
+- BFS 탐색을 위한 큐(queue): O(V)
+- 복제된 그래프의 노드와 간선 저장 공간: O(V + E)
+'''
+
+from typing import Optional
+from collections import deque
+# Definition for a Node.
+class Node:
+    def __init__(self, val = 0, neighbors = None):
+        self.val = val
+        self.neighbors = neighbors if neighbors is not None else []
+
+class Solution:
+    def cloneGraph(self, node: Optional['Node']) -> Optional['Node']:
+        if not node:
+            return None
+
+        clones = { node.val: Node(node.val) }
+        queue = deque([node])
+
+        while queue:
+            current_node = queue.popleft()
+
+            for neighbor in current_node.neighbors:
+                # add neighbors
+                if neighbor.val not in clones.keys():
+                    queue.append(neighbor)
+                    clones[neighbor.val] = Node(neighbor.val)
+                    
+                clones[current_node.val].neighbors.append(clones[neighbor.val])
+        
+        return clones[node.val]
diff --git a/longest-common-subsequence/pmjuu.py b/longest-common-subsequence/pmjuu.py
new file mode 100644
index 000000000..74e729d85
--- /dev/null
+++ b/longest-common-subsequence/pmjuu.py
@@ -0,0 +1,20 @@
+'''
+시간 복잡도: O(m * n)
+공간 복잡도: O(n)
+'''
+
+class Solution:
+    def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int:
+        m, n = len(text1), len(text2)
+        prev = [0] * (n + 1)
+
+        for i in range(1, m + 1):
+            curr = [0] * (n + 1)
+            for j in range(1, n + 1):
+                if text1[i - 1] == text2[j - 1]:
+                    curr[j] = prev[j - 1] + 1
+                else:
+                    curr[j] = max(prev[j], curr[j - 1])
+            prev = curr  # 현재 행을 이전 행으로 업데이트
+
+        return prev[n]
diff --git a/longest-repeating-character-replacement/pmjuu.py b/longest-repeating-character-replacement/pmjuu.py
new file mode 100644
index 000000000..fd762343c
--- /dev/null
+++ b/longest-repeating-character-replacement/pmjuu.py
@@ -0,0 +1,26 @@
+'''
+시간복잡도: O(n)
+- 문자열의 길이만큼 한 번만 순회합니다.
+공간복잡도: O(n)
+- char_count 딕셔너리는 최대 알파벳 26개만 저장합니다.
+'''
+
+class Solution:
+    def characterReplacement(self, s: str, k: int) -> int:
+        left = 0
+        max_count = 0
+        max_length = 0
+        char_count = {}
+
+        for right in range(len(s)):
+            char_count[s[right]] = char_count.get(s[right], 0) + 1
+            max_count = max(max_count, char_count[s[right]])
+
+            # If the remaining characters exceed the allowed k changes
+            while (right - left + 1) - max_count > k:
+                char_count[s[left]] -= 1
+                left += 1
+
+            max_length = max(max_length, right - left + 1)
+
+        return max_length
diff --git a/number-of-1-bits/pmjuu.py b/number-of-1-bits/pmjuu.py
new file mode 100644
index 000000000..da583bfd9
--- /dev/null
+++ b/number-of-1-bits/pmjuu.py
@@ -0,0 +1,23 @@
+'''
+시간 복잡도
+- format(n, 'b'): 정수를 이진 문자열로 변환하는 작업은 O(k)입니다.
+- Counter(bits): 문자열을 순회하면서 각 문자의 빈도를 계산하며, 이 작업도 문자열 길이 k에 비례합니다.
+- count['1']: 딕셔너리 조회는 상수 시간이므로 O(1)입니다.
+
+총 시간 복잡도: O(k) + O(k) + O(1) = O(k)
+
+공간 복잡도
+- format(n, 'b'): 생성된 이진 문자열은 길이 k를 차지합니다.
+- Counter(bits): 딕셔너리 형태로 각 문자의 빈도를 저장합니다. 최악의 경우, 두 가지 문자(‘0’과 ‘1’)만 있으므로 공간 복잡도는 O(2) = O(1)로 간주할 수 있습니다.
+
+총 공간 복잡도: O(k)
+'''
+
+from collections import Counter
+
+class Solution:
+    def hammingWeight(self, n: int) -> int:
+        bits = format(n, 'b')
+        count = Counter(bits)
+
+        return count['1']
diff --git a/sum-of-two-integers/pmjuu.py b/sum-of-two-integers/pmjuu.py
new file mode 100644
index 000000000..927876cfa
--- /dev/null
+++ b/sum-of-two-integers/pmjuu.py
@@ -0,0 +1,20 @@
+'''
+시간 복잡도: O(1)
+- 덧셈은 비트 연산을 이용하여 수행되며, 정수 크기가 고정되어 있기 때문에 연산 횟수가 제한적입니다.
+
+공간 복잡도: O(1)
+- 추가적인 메모리를 거의 사용하지 않습니다.
+'''
+
+class Solution:
+    def getSum(self, a: int, b: int) -> int:
+        MASK = 0xFFFFFFFF  # 32비트 정수 마스크
+        MAX_INT = 0x7FFFFFFF  # 32비트 정수의 최대값
+        
+        while b:
+            carry = (a & b) << 1  # 자리 올림 계산
+            a = (a ^ b) & MASK  # 덧셈 수행
+            b = carry & MASK  # 자리 올림값을 반영하여 다음 연산 진행
+
+        # 음수 처리를 위해 32비트 초과 시 보정
+        return a if a <= MAX_INT else ~(a ^ MASK)