Lidar point detection

자율주행 차량은 주변 환경을 인식하기 위해 LiDAR 센서를 사용할 수 있습니다.

LiDAR는 주변 물체에 레이저를 발사하고 반사되어 돌아오는 신호를 이용하여 여러 개의 측정 지점을 생성합니다.

각 측정 지점은 차량을 기준으로 한 높이 정보를 가지고 있습니다.

차량 주변의 환경을 분석하기 위해 특정 높이 이상에 존재하는 측정 지점은 장애물 후보 지점으로 분류한다고 가정합니다.

LiDAR가 측정한 여러 지점의 높이가 주어졌을 때, MinimumHeight 이상인 장애물 후보 지점이 몇 개인지 계산하는 프로그램을 작성하세요.

단, 측정 지점의 높이가 MinimumHeight와 같은 경우에도 장애물 후보 지점으로 판단합니다.

첫 번째 줄에 LiDAR가 측정한 지점의 수 PointCount와 장애물 후보로 판단하기 위한 최소 높이 MinimumHeight가 주어집니다.

두 번째 줄에 각 측정 지점의 높이 PointHeight가 PointCount개 주어집니다.

높이는 cm 단위의 정수입니다.

MinimumHeight 이상인 측정 지점의 개수를 출력합니다.

• 1 ≤ PointCount ≤ 100,000
• 0 ≤ MinimumHeight ≤ 1,000,000
• 0 ≤ PointHeight ≤ 1,000,000
• 모든 입력값은 정수입니다.

7 150
80 210 130 180 150 90 250

8 100
50 120 90 150 100 70 200 110

4

5

장애물 후보로 판단하기 위한 최소 높이는 150cm입니다.

LiDAR가 측정한 각 지점의 높이는 다음과 같습니다.

80 210 130 180 150 90 250

각 지점을 확인하면:

80cm  → 후보 아님
210cm → 후보
130cm → 후보 아님
180cm → 후보
150cm → 후보
90cm  → 후보 아님
250cm → 후보

따라서 장애물 후보 지점은 총 4개입니다.

장애물 후보로 판단하기 위한 최소 높이는 100cm입니다.

LiDAR가 측정한 높이는 다음과 같습니다.

50 120 90 150 100 70 200 110

100cm 이상인 지점은:

120cm
150cm
100cm
200cm
110cm

따라서 장애물 후보 지점은 총 5개입니다.

import sys

input = sys.stdin.readline

point_count, minimum_height = map(int, input().split())
point_heights = map(int, input().split())

obstacle_candidate_count = 0

for point_height in point_heights:
    if point_height >= minimum_height:
        obstacle_candidate_count += 1

print(obstacle_candidate_count)