diff --git a/contains-duplicate/mrlee7.py b/contains-duplicate/mrlee7.py
new file mode 100644
index 0000000000..6ce409b2f6
--- /dev/null
+++ b/contains-duplicate/mrlee7.py
@@ -0,0 +1,20 @@
+from typing import List
+
+
+class Solution:
+    """
+    Ideation:
+        각 원소가 발견되면 hash map 에 해당하는 item 기반으로 flag를 세운다.
+        해당 인덱스에서 flag가 이미 켜져있다면, 앞에서 탐색된 원소이므로 True를 반환한다.
+        마지막까지 다 돌았는데 중복된 케이스가 없다면 False를 반환한다.
+    Time complexity: O(n)
+    Space complexity: O(n)
+    """
+
+    def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
+        seen = {}
+        for num in nums:
+            if num in seen:
+                return True
+            seen[num] = 1
+        return False
diff --git a/two-sum/mrlee7.py b/two-sum/mrlee7.py
new file mode 100644
index 0000000000..a208678160
--- /dev/null
+++ b/two-sum/mrlee7.py
@@ -0,0 +1,19 @@
+from typing import List
+
+
+class Solution:
+    """
+    Ideation:
+        target = x + y -> target - x = y
+        x 원소를 가장 바깥의 이터레이션에서 돌면서 하나씩 대입합니다.
+        찾고자 하는 값이 (x,y) 쌍이므로, 두개의 인덱스를 찾기 위해 인덱스 기준으로 이터레이션을 수행합니다( enumerate 사용 가능).
+        y값이 찾아지면 당시의 x값의 인덱스와 함께 (index_of_x, index_of_y) 를 리스트로 반환합니다.
+    Time Complexity: O(N^2)
+    Space Complexity: O(1)
+    """
+
+    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
+        for i in range(0, len(nums) - 1):
+            for j in range(i + 1, len(nums)):
+                if (target - nums[i]) == nums[j]:
+                    return [i, j]