[LeetCode] Design Log Storage System 设计日志存储系统

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: You are given several logs that each log contains a unique id and timestamp. Timestamp is a string that has the following format: Year:Month:Day:Hour:Minute:Second, for example, 2017:01:01:23:59:59.

You are given several logs that each log contains a unique id and timestamp. Timestamp is a string that has the following format: Year:Month:Day:Hour:Minute:Second, for example, 2017:01:01:23:59:59. All domains are zero-padded decimal numbers.

Design a log storage system to implement the following functions:

void Put(int id, string timestamp): Given a log's unique id and timestamp, store the log in your storage system.

int[] Retrieve(String start, String end, String granularity): Return the id of logs whose timestamps are within the range from start to end. Start and end all have the same format as timestamp. However, granularity means the time level for consideration. For example, start = "2017:01:01:23:59:59", end = "2017:01:02:23:59:59", granularity = "Day", it means that we need to find the logs within the range from Jan. 1st 2017 to Jan. 2nd 2017.

Example 1:

put(1, "2017:01:01:23:59:59");
put(2, "2017:01:01:22:59:59");
put(3, "2016:01:01:00:00:00");
retrieve("2016:01:01:01:01:01","2017:01:01:23:00:00","Year"); // return [1,2,3], because you need to return all logs within 2016 and 2017.
retrieve("2016:01:01:01:01:01","2017:01:01:23:00:00","Hour"); // return [1,2], because you need to return all logs start from 2016:01:01:01 to 2017:01:01:23, where log 3 is left outside the range.

Note:

  1. There will be at most 300 operations of Put or Retrieve.
  2. Year ranges from [2000,2017]. Hour ranges from [00,23].
  3. Output for Retrieve has no order required.

这道题让我们设计一个日志存储系统,给了日志的生成时间和日志编号,日志的生成时间是精确到秒的,然后我们主要需要完成一个retrieve函数,这个函数会给一个起始时间,结束时间,还有一个granularity精确度,可以精确到任意的年月日时分秒,可以分析下题目中的例子,应该不难理解。我们首先需要一个数据结构来存储每个日志的编号和时间戳,那么这里我们就用一个数组,里面存pair,这样就能存下日志的数据了。然后由于我们要用到精确度,所以我们用一个units数组来列出所有可能的精确度了。下面就是本题的难点了,如何能正确的在时间范围内取出日志。由于精确度的存在,比如精确度是Day,那么我们就不关心后面的时分秒是多少了,只需要比到天就行了。判断是否在给定的时间范围内的方法也很简单,看其是否大于起始时间,且小于结束时间,我们甚至可以直接用字符串相比较,不用换成秒啥的太麻烦。所以我们可以根据时间精度确定要比的子字符串的位置,然后直接相比就行了。所以我们需要一个indices数组,来对应我们的units数组,记录下每个时间精度下取出的字符的个数。然后在retrieve函数中,遍历所有的日志,快速的根据时间精度取出对应的时间戳并且和起始结束时间相比,在其之间的就把序号加入结果res即可,参见代码如下:

class LogSystem {

public:
 LogSystem() {
 units = {"Year", "Month", "Day", "Hour", "Minute", "Second"};
 indices = {4, 7, 10, 13, 16, 19}; 
 }
 
 void put(int id, string timestamp) {
 timestamps.push_back({id, timestamp});
 }
 
 vector<int> retrieve(string s, string e, string gra) {
 vector<int> res;
 int idx = indices[find(units.begin(), units.end(), gra) - units.begin()];
 for (auto p : timestamps) {
 string t = p.second;
 if (t.substr(0, idx).compare(s.substr(0, idx)) >= 0 && t.substr(0, idx).compare(e.substr(0, idx)) <= 0) {
 res.push_back(p.first);
 }
 }
 return res;
 }

private:
 vector<pair<int, string>> timestamps;
 vector<string> units;
 vector<int> indices;
};

参考资料:

https://discuss.leetcode.com/topic/94449/concise-java-solution

本文转自博客园Grandyang的博客,原文链接:[LeetCode] Design Log Storage System 设计日志存储系统

,如需转载请自行联系原博主。

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
相关文章
|
3天前
|
XML 安全 Java
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
本文介绍了Java日志框架的基本概念和使用方法,重点讨论了SLF4J、Log4j、Logback和Log4j2之间的关系及其性能对比。SLF4J作为一个日志抽象层,允许开发者使用统一的日志接口,而Log4j、Logback和Log4j2则是具体的日志实现框架。Log4j2在性能上优于Logback,推荐在新项目中使用。文章还详细说明了如何在Spring Boot项目中配置Log4j2和Logback,以及如何使用Lombok简化日志记录。最后,提供了一些日志配置的最佳实践,包括滚动日志、统一日志格式和提高日志性能的方法。
79 30
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
|
30天前
|
XML JSON Java
Logback 与 log4j2 性能对比:谁才是日志框架的性能王者?
【10月更文挑战第5天】在Java开发中,日志框架是不可或缺的工具,它们帮助我们记录系统运行时的信息、警告和错误,对于开发人员来说至关重要。在众多日志框架中,Logback和log4j2以其卓越的性能和丰富的功能脱颖而出,成为开发者们的首选。本文将深入探讨Logback与log4j2在性能方面的对比,通过详细的分析和实例,帮助大家理解两者之间的性能差异,以便在实际项目中做出更明智的选择。
182 3
|
30天前
|
存储 缓存 关系型数据库
MySQL事务日志-Redo Log工作原理分析
事务的隔离性和原子性分别通过锁和事务日志实现,而持久性则依赖于事务日志中的`Redo Log`。在MySQL中,`Redo Log`确保已提交事务的数据能持久保存,即使系统崩溃也能通过重做日志恢复数据。其工作原理是记录数据在内存中的更改,待事务提交时写入磁盘。此外,`Redo Log`采用简单的物理日志格式和高效的顺序IO,确保快速提交。通过不同的落盘策略,可在性能和安全性之间做出权衡。
1611 14
|
1月前
|
存储 消息中间件 大数据
大数据-69 Kafka 高级特性 物理存储 实机查看分析 日志存储一篇详解
大数据-69 Kafka 高级特性 物理存储 实机查看分析 日志存储一篇详解
32 4
|
1月前
|
存储 消息中间件 大数据
大数据-70 Kafka 高级特性 物理存储 日志存储 日志清理: 日志删除与日志压缩
大数据-70 Kafka 高级特性 物理存储 日志存储 日志清理: 日志删除与日志压缩
37 1
|
26天前
|
Python
log日志学习
【10月更文挑战第9天】 python处理log打印模块log的使用和介绍
25 0
|
27天前
|
数据可视化
Tensorboard可视化学习笔记(一):如何可视化通过网页查看log日志
关于如何使用TensorBoard进行数据可视化的教程,包括TensorBoard的安装、配置环境变量、将数据写入TensorBoard、启动TensorBoard以及如何通过网页查看日志文件。
149 0
|
30天前
|
存储 分布式计算 NoSQL
大数据-136 - ClickHouse 集群 表引擎详解1 - 日志、Log、Memory、Merge
大数据-136 - ClickHouse 集群 表引擎详解1 - 日志、Log、Memory、Merge
35 0
|
3月前
|
Kubernetes Ubuntu Windows
【Azure K8S | AKS】分享从AKS集群的Node中查看日志的方法(/var/log)
【Azure K8S | AKS】分享从AKS集群的Node中查看日志的方法(/var/log)
129 3
|
1月前
|
缓存 Linux 编译器
【C++】CentOS环境搭建-安装log4cplus日志组件包及报错解决方案
通过上述步骤,您应该能够在CentOS环境中成功安装并使用log4cplus日志组件。面对任何安装或使用过程中出现的问题,仔细检查错误信息,对照提供的解决方案进行调整,通常都能找到合适的解决之道。log4cplus的强大功能将为您的项目提供灵活、高效的日志管理方案,助力软件开发与维护。
49 0