diff --git a/non-overlapping-intervals/imsosleepy.java b/non-overlapping-intervals/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..61fb9d109
--- /dev/null
+++ b/non-overlapping-intervals/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,22 @@
+// 정렬을 하지 않으면 O(N^2)이 확정인 문제
+// 정렬을 해서 O(NlogN)으로 해결
+class Solution {
+    public int eraseOverlapIntervals(int[][] intervals) {
+        if (intervals.length == 0) return 0;
+
+        Arrays.sort(intervals, (a, b) -> a[1] - b[1]);
+
+        int count = 0;
+        int prevEnd = intervals[0][1];
+
+        for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
+            if (intervals[i][0] < prevEnd) { 
+                count++;
+            } else {
+                prevEnd = intervals[i][1];
+            }
+        }
+        return count;
+    }
+}
+
diff --git a/number-of-connected-components-in-an-undirected-graph/imsosleepy.java b/number-of-connected-components-in-an-undirected-graph/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..9aaa368f1
--- /dev/null
+++ b/number-of-connected-components-in-an-undirected-graph/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,34 @@
+// 그래프에서 연결된 컴포넌트 개수를 구하는 문제
+// 인접 리스트로 변환, DFS로 연결을 확인한다
+// 그래프 변환 → O(E) (간선 수), DFS/BFS 탐색 → O(V + E) (노드 + 간선)
+class Solution {
+    public int countComponents(int n, int[][] edges) {
+        List<List<Integer>> graph = new ArrayList<>();
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
+            graph.add(new ArrayList<>());
+        }
+
+        for (int[] edge : edges) {
+            graph.get(edge[0]).add(edge[1]);
+            graph.get(edge[1]).add(edge[0]);
+        }
+
+        boolean[] visited = new boolean[n];
+        int count = 0;
+        for (int i = 0; i < n; i++) {
+            if (!visited[i]) { 
+                dfs(i, graph, visited);
+                count++; 
+            }
+        }
+        return count;
+    }
+
+    private void dfs(int node, List<List<Integer>> graph, boolean[] visited) {
+        if (visited[node]) return;
+        visited[node] = true;
+        for (int neighbor : graph.get(node)) {
+            dfs(neighbor, graph, visited);
+        }
+    }
+}
diff --git a/remove-nth-node-from-end-of-list/imsosleepy.java b/remove-nth-node-from-end-of-list/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..c0f153e2e
--- /dev/null
+++ b/remove-nth-node-from-end-of-list/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,25 @@
+ // 노드 전체를 한번만 탐색하게 만들었음 따라서 O(N)
+ // 투포인터 방식으로 하나를 N+1 위치로 보내서 N번째 노드를 제거한 후 oneStep과 연결한다.
+ // oneStep은 삭제할 노드 바로 직전 노드 
+ // 사이즈가 1일 때를 범용적으로 처리하기 위해 머리를 굴렸음...
+class Solution {
+    public ListNode removeNthFromEnd(ListNode head, int n) {
+        ListNode defaultNode = new ListNode(0); 
+        defaultNode.next = head;
+        ListNode twoStep = defaultNode;
+        ListNode oneStep = defaultNode;
+
+        for (int i = 0; i <= n; i++) {
+            twoStep = twoStep.next;
+        }
+
+        while (twoStep != null) {
+            twoStep = twoStep.next;
+            oneStep = oneStep.next;
+        }
+
+        oneStep.next = oneStep.next.next;
+        
+        return defaultNode.next;
+    }
+}
diff --git a/same-tree/imsosleepy.java b/same-tree/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..881237e15
--- /dev/null
+++ b/same-tree/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,10 @@
+class Solution {
+    public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {
+        // 끝까지 내려왔으면 같다.
+        if (p == null && q == null) return true;
+        // 끝까지 내려왔는데, 값이 다르다.
+        if (p == null || q == null || p.val != q.val) return false;
+        // 양쪽 다 탐색
+        return isSameTree(p.left, q.left) && isSameTree(p.right, q.right);
+    }
+}
diff --git a/serialize-and-deserialize-binary-tree/imsosleepy.java b/serialize-and-deserialize-binary-tree/imsosleepy.java
new file mode 100644
index 000000000..63f50efd0
--- /dev/null
+++ b/serialize-and-deserialize-binary-tree/imsosleepy.java
@@ -0,0 +1,88 @@
+// 문제 해석 부터 안되서 GPT에게 도움을 요청
+// Serialize (직렬화): 트리를 문자열로 변환하는 과정.
+// Deserialize (역직렬화): 문자열을 다시 트리로 변환하는 과정.
+// 트리를 저장하고 복원할 수 있는 형식이라면 어떤 방법이든 가능.
+// 🔹 해결 방법
+// 우리는 BFS(너비 우선 탐색)와 큐(Queue)를 활용한 방식을 사용할 거야.
+// 이 방식을 선택한 이유는:
+
+// 트리의 구조를 유지하면서도 직렬화하기 쉽다.
+// 문자열이 순차적으로 만들어져 역직렬화할 때도 다시 순차적으로 트리를 복원하기 편하다.
+public class Codec {
+    
+    // 직렬화 (Serialize)
+    public String serialize(TreeNode root) {
+        if (root == null) return "null";  // 빈 트리 처리
+        
+        StringBuilder sb = new StringBuilder();
+        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
+        queue.offer(root);
+        
+        while (!queue.isEmpty()) {
+            TreeNode node = queue.poll();
+            
+            if (node == null) {
+                sb.append("null,");
+            } else {
+                sb.append(node.val).append(",");
+                queue.offer(node.left);
+                queue.offer(node.right);
+            }
+        }
+        return sb.toString();
+    }
+
+    // 역직렬화 (Deserialize)
+    public TreeNode deserialize(String data) {
+        if (data.equals("null")) return null; // 빈 트리 처리
+
+        String[] values = data.split(",");
+        TreeNode root = new TreeNode(Integer.parseInt(values[0]));
+        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
+        queue.offer(root);
+        
+        int i = 1;
+        while (!queue.isEmpty()) {
+            TreeNode node = queue.poll();
+            
+            if (!values[i].equals("null")) {
+                node.left = new TreeNode(Integer.parseInt(values[i]));
+                queue.offer(node.left);
+            }
+            i++;
+
+            if (!values[i].equals("null")) {
+                node.right = new TreeNode(Integer.parseInt(values[i]));
+                queue.offer(node.right);
+            }
+            i++;
+        }
+        return root;
+    }
+}
+
+// 트리는 대부분 DFS로 해결했어서 비슷한 방식을 생각했으나 구현 실패
+// GPT에게 이어서 작업을 했고 O(N)의 시간복잡도를 얻음. 그러나 위의 BFS보다 속도가 느림
+class Codec {
+    // 🔹 DFS 기반 직렬화 (Serialize)
+    public String serialize(TreeNode root) {
+        if (root == null) return "null";
+        return root.val + "," + serialize(root.left) + "," + serialize(root.right);
+    }
+
+    // 🔹 DFS 기반 역직렬화 (Deserialize)
+    public TreeNode deserialize(String data) {
+        Queue<String> nodes = new LinkedList<>(Arrays.asList(data.split(",")));
+        return buildTree(nodes);
+    }
+
+    private TreeNode buildTree(Queue<String> nodes) {
+        String val = nodes.poll();
+        if (val.equals("null")) return null;
+
+        TreeNode node = new TreeNode(Integer.parseInt(val));
+        node.left = buildTree(nodes);
+        node.right = buildTree(nodes);
+        return node;
+    }
+}