diff --git a/contains-duplicate/jinvicky.java b/contains-duplicate/jinvicky.java
new file mode 100644
index 000000000..de8319e22
--- /dev/null
+++ b/contains-duplicate/jinvicky.java
@@ -0,0 +1,11 @@
+import java.util.*;
+
+class Solution {
+    public boolean containsDuplicate(int[] nums) {
+        Set<Integer> set = new HashSet<>();
+        for (int num : nums) {
+            if (!set.add(num)) return true;
+        }
+        return false;
+    }
+}
diff --git a/house-robber/jinvicky.java b/house-robber/jinvicky.java
new file mode 100644
index 000000000..b6b6354a7
--- /dev/null
+++ b/house-robber/jinvicky.java
@@ -0,0 +1,19 @@
+//dp[0] -> 1번째 집 털이 수완으로 초기화
+//dp[1] -> -2집 털이+지금집 털이가 -1집 털이보다 수완이 좋다. = -2집 털이(0)+지금집 털이 = 7
+//dp[2] -> -2집 털이+지금집 털이가 -1집 털이보다 수완이 좋다. = -2집 털이+지금집 털이 = 11
+//dp[3] -> -2집 털이+지금집 털이가 -1집 털이보다 수완이 좋다. = -2집 털이+지금집 털이 = 11 (>10)
+//dp[4] -> -2집 털이+지금집 털이가 -1집 털이보다 수완이 좋다. = -2집 털이+지금집 털이 = 12 (>10)
+class Solution {
+    public int rob(int[] nums) {
+        int[] dp = new int[nums.length];
+        dp[0] = nums[0];
+
+        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
+            int prev2AndNowRob = (i - 2 < 0 ? 0 : dp[i - 2]) + nums[i];
+            int prev1Rob = dp[i - 1];
+
+            dp[i] = Math.max(prev2AndNowRob, prev1Rob);
+        }
+        return dp[nums.length - 1];
+    }
+}
diff --git a/longest-consecutive-sequence/jinvicky.java b/longest-consecutive-sequence/jinvicky.java
new file mode 100644
index 000000000..01e9cf62a
--- /dev/null
+++ b/longest-consecutive-sequence/jinvicky.java
@@ -0,0 +1,32 @@
+import java.util.HashSet;
+import java.util.Set;
+
+// 연속적인 숫자의 길이를 구하는 것이기 때문에 이전, 다음 수가 집합의 일부인지를 파악해야 한다.
+// map, set 자료구조를 사용하면 조회 성능을 O(1)로 높일 수 있다.
+// 어려웠던 점은 연속적인 숫자의 start가 되냐 여부 조건을 떠올리는 것이었다. while문이 약해서 length++하는 로직이 힘들었다.
+// 문제의 조건은 배열 내에서의 연속적인 숫자의 길이이기 때문에 while을 사용해도 성능 이슈 걱정할 필요가 없었다.
+class Solution {
+    public int longestConsecutive(int[] nums) {
+        Set<Integer> set = new HashSet<>();
+
+        for (int n : nums) {
+            set.add(n);
+        }
+
+        int maxLength = 0;
+
+        for (int n : nums) {
+            if (!set.contains(n - 1)) { // 내 이전 숫자가 집합에 없다 == 내가 최소 숫자다.
+                int length = 1;
+
+                while (set.contains(n + length)) {
+                    length++;
+                }
+
+                maxLength = Math.max(length, maxLength);
+            }
+        }
+
+        return maxLength;
+    }
+}
diff --git a/top-k-frequent-elements/jinvicky.java b/top-k-frequent-elements/jinvicky.java
new file mode 100644
index 000000000..005411266
--- /dev/null
+++ b/top-k-frequent-elements/jinvicky.java
@@ -0,0 +1,42 @@
+import java.util.HashMap;
+import java.util.Map;
+import java.util.PriorityQueue;
+
+class Solution {
+    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
+        // [풀이]
+        // 1. <숫자: 빈도수>를 저장하는 HashMap과 [빈도수, 숫자]를 저장하는 PriorityQueue를 선언한다.
+        // 2. HashMap에 숫자별로 빈도수를 함께 저장해서 해시테이블을 만든다.
+        // [우선순위 큐에 사용된 자료구조]
+        // 1. 별도 클래스를 선언
+        // 2. 요구사항 자료형 배열을 선언한다.
+        // 처음에는 별도 클래스를 선언했다가 값이 2개이며 알고리즘 로직 자체가 어려워서 int[] 구조로 풀이했다.
+        // (주로 알고리즘이 어려우면 가독성이 나쁘더라도 자료구조를 단순화하는 습관이 있다)
+        // [어려웠던 점]
+        // 1. 우선순위 큐는 매번 요소가 추가될 때마다 내부 정렬을 수행하기 때문에 연산을 수행하면서 k개를 유지해야 한다.
+        // 또한 기존 [빈도수, 숫자]를 버려야만 올바른 답을 도출할 수 있었다.
+        // 2. [숫자, 빈도수]로 저장하는 것만 생각했더니 내부 정렬을 어떻게 하지 못해서 굉장히 고민했다. 정답은 반대였다.
+
+        int[] answer = new int[k];
+
+        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
+        for (int n : nums) {
+            map.put(n, map.getOrDefault(n, 0) + 1);
+        }
+        PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[0] - b[0]);
+
+        for (int key : map.keySet()) {
+            pq.add(new int[]{map.get(key), key});
+            if (pq.size() > k) {
+                pq.poll();
+            }
+        }
+
+        for (int i = 0; i < k; i++) {
+            if (!pq.isEmpty()) {
+                answer[i] = pq.poll()[1];
+            }
+        }
+        return answer;
+    }
+}
diff --git a/two-sum/jinvicky.java b/two-sum/jinvicky.java
new file mode 100644
index 000000000..aed3a75a5
--- /dev/null
+++ b/two-sum/jinvicky.java
@@ -0,0 +1,36 @@
+import java.util.HashMap;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * 본래 brute force로 이중 for문으로 풀었다가 map으로 최적화.
+ */
+class Solution {
+
+    public int[] twoSumByBruteForce(int[] nums, int target) {
+        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
+            for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
+                if (nums[i] + nums[j] == target) {
+                    return new int[]{i, j};
+                }
+            }
+        }
+        return new int[2];
+    }
+
+    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
+        Map<Integer, Integer> numberMap = new HashMap<>();
+
+        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
+            int required = target - nums[i];
+            Integer index = numberMap.get(required);
+
+            if (index != null) {
+                return new int[]{index, i};
+            }
+
+            numberMap.put(nums[i], i);
+        }
+
+        return new int[2];
+    }
+}