diff --git a/3sum/kdh-92.java b/3sum/kdh-92.java
new file mode 100644
index 000000000..f70934ba7
--- /dev/null
+++ b/3sum/kdh-92.java
@@ -0,0 +1,38 @@
+/**
+ * 특이사항
+ * 문제를 제대로 이해 못해서 풀이를 보며 이해했다.
+ * 핵심은 중복 처리와 문제를 찾았을 때 종료가 아니라 다음 항목을 찾는 부분인 것 같다.
+ * (추후 복습 예정)
+ */
+
+class Solution {
+    public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
+
+        // (1) ArrayList
+        // 시간복잡도 : O(N^2), 공간복잡도 : O(N)
+        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
+        Arrays.sort(nums);
+
+        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
+            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) continue;
+
+            int j = i + 1;
+            int k = nums.length - 1;
+
+            while (j < k) {
+                int sumNum = nums[i] + nums[j] + nums[k];
+
+                if (sumNum > 0) k--;
+                else if (sumNum < 0) j++;
+                else {
+                    result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[j], nums[k]));
+                    j++;
+
+                    while (nums[j] == nums[j - 1] && j < k) j++;
+                }
+            }
+        }
+
+        return result;
+    }
+}
diff --git a/climbing-stairs/kdh-92.java b/climbing-stairs/kdh-92.java
new file mode 100644
index 000000000..b6434c076
--- /dev/null
+++ b/climbing-stairs/kdh-92.java
@@ -0,0 +1,18 @@
+class Solution {
+    public int climbStairs(int n) {
+        // dp 응용 버전
+        // 시간복잡도 : O(N), 공간복잡도 : O(1)
+
+        int prev = 1, curr = 1;
+
+        if (n == 1) return prev;
+
+        for (int i = 2; i < n; i++) {
+            int now = curr + prev;
+            prev = curr;
+            curr = now;
+        }
+
+        return curr;
+    }
+}
diff --git a/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/kdh-92.java b/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/kdh-92.java
new file mode 100644
index 000000000..ce8c8a85f
--- /dev/null
+++ b/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/kdh-92.java
@@ -0,0 +1,36 @@
+/**
+ * 특이사항
+ * TreeNode 이해 & right 설정 부분 이해 필요
+ * - 재귀 호출 형태로 if 조건 추가 (preStart > preorder.length -1 || inStart > inEnd) 일 경우엔 null 반환
+ * - null일 때 상황 테스트하며 좀 더 살펴보기
+ *
+ * - right
+ *   - preStart : preStart + inIdx - inStart + 1 (left 동일하게 preStart + 1에서 inIdx - inStart 를 추가해서 오른쪽 영역 탐색)
+ */
+
+class Solution {
+    public static TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
+        // (1) helper 메소드를 재귀호출 사용
+        // 시간복잡도 : O(N^2), 공간복잡도 : O(N)
+        
+        return helper(0, 0, inorder.length - 1, preorder, inorder);
+    }
+
+    public static TreeNode helper(int preStart, int inStart, int inEnd, int[] preorder, int[] inorder) {
+        if (preStart > preorder.length - 1 || inStart > inEnd) return null;
+        TreeNode node = new TreeNode(preorder[preStart]);
+        int inIdx = 0;
+
+        for (int i = inStart; i <= inEnd; i++) {
+            if (node.val == inorder[i]) {
+                inIdx = i;
+                break;
+            }
+        }
+
+        node.left = helper(preStart + 1, inStart, inIdx - 1, preorder, inorder);
+        node.right = helper(preStart + inIdx - inStart + 1, inIdx + 1, inEnd, preorder, inorder);
+
+        return node;
+    }
+}
diff --git a/valid-anagram/kdh-92.java b/valid-anagram/kdh-92.java
new file mode 100644
index 000000000..b37d17e43
--- /dev/null
+++ b/valid-anagram/kdh-92.java
@@ -0,0 +1,66 @@
+/**
+ * 특이사항
+ * 시간복잡도가 (1)번 풀이는 O(N log N) / (2), (3)번 풀이는 O(N)인데
+ * 리트코드에서 Runtime - (1)번 : 3ms, (3)번 : 6ms, (2)번 : 13ms
+ *
+ * 시간복잡도로만 따지면 당연히 (2), (3)번 풀이가 빨라야하는데도 불구하고 오히려 (1)번 풀이가 더 빠른 결과가 나온다.
+ * chatgpt 확인했을 때 가장 큰 차이점은 문자열을 배열로 변경해서 정렬을 하는데 이 때 정렬 알고리즘의 성능에 따라 차이가 난다는 내용이 있었다.
+ * N이 높아질수록 (2), (3)의 성능이 좋아질 것으로 예상되나 해당 문제의 결과에서는 (1)의 성능이 좋게 나올 수 있다는 것을 알게 되었다.
+ */
+
+class Solution {
+    public boolean isAnagram(String s, String t) {
+        // (1) 문자 배열 - 정렬 & 비교
+        // 시간복잡도 : O(N log N), 공간복잡도 : O(N)
+
+        // char[] sArr = s.toCharArray();
+        // char[] tArr = t.toCharArray();
+        // Arrays.sort(sArr);
+        // Arrays.sort(tArr);
+
+        // return new String(sArr).equals(new String(tArr)); // 문자열을 비교한다 생각했을 때 방법
+        // return Arrays.equals(sArr, tArr); // char 배열 자체를 비교
+
+        // (2) HashMap 이용해 알파벳 개수 체크
+        // 시간복잡도 : O(N), 공간복잡도 : O(N)
+
+        // Map<Character, Integer> count = new HashMap<>();
+
+        // for (char x : s.toCharArray()) {
+        //     count.put(x, count.getOrDefault(x, 0) + 1);
+        // }
+
+        // for (char x : t.toCharArray()) {
+        //     count.put(x, count.getOrDefault(x, 0) - 1);
+        // }
+
+        // for (int val : count.values()) {
+        //     if (val != 0) {
+        //         return false;
+        //     }
+        // }
+
+        // return true;
+
+        // (3) 배열로 알파벳 개수 체크
+        // 시간복잡도 : O(N), 공간복잡도 : O(N)
+
+        // if (s.length() != t.length()) {
+        //     return false;
+        // }
+
+        // int[] freq = new int[26];
+        // for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
+        //     freq[s.charAt(i) - 'a']++;
+        //     freq[t.charAt(i) - 'a']--;
+        // }
+
+        // for (int i = 0; i < freq.length; i++) {
+        //     if (freq[i] != 0) {
+        //         return false;
+        //     }
+        // }
+
+        // return true;
+    }
+}