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本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。1简介多模态传感器融合意味着信息互补、稳定和安全，长期以来都是自动驾驶感知的重要一环。然而信息利用的不充分、原始数据的噪声及各个传感器间的错位（如时间戳不同步），这些因素都导致融合性能一直受限。本文全面调研了现有多模态自动驾驶感知算法，传感器包括LiDAR和相机，聚焦于目标检测和语义分割，分析超过50篇文献。同传统融合算法分类方法不同，本文从融合阶段的不同将该领域分类两大类、四小类。此外，本文分析了当前领域存在的问题，对未来的研究方向提供参考。2为什么需要多模态？这是因为单模态的感知算法存在固有的缺陷。举个例子，一般激光雷达的架设位置是高于相机

一、题目描述示例：输入：53456253765 输出：3二、题解思路分析：题目要求我们计算出“独特瓷器”的个数，而“独特瓷器”是指对于瓷器A，没有另一个瓷器B，直径和高度都大于A。则当有瓷器的直径和高度都大于A时，A不为“独特瓷器”。因此，最简单的方法是通过循环来遍历这N个瓷器，分别判断其是否为“独特瓷器”。然而，由于其使用了双重for循环，会导致部分测试用例运行超时，而导致测试失败由于只有当瓷器B的直径和高度都大于A时，A才不能为“独特瓷器”，因此我们可以先按照瓷器的直径d（或是高度h）按照从大到小的规则来对这些瓷器按进行排序，这样，瓷器A前面的所有瓷器直径d都大于或等于瓷器A的直径，而当直

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