索引优先队列

一次广告投放会话（session）中，服务器会分别打印推送日志（push）、展示日志(show)（如果广告成功展示）和点击日志(click)（如果广告被点击），一次广告会话由唯一id标记，一个广告可能被点击多次，也可能不被点击。由于广告服务器的并发处理，同一id对应的推送日志，展示日志，点击日志可能不会按照原本的顺序出现（原本顺序指先推送后展示最后点击）。设计算法在内存有限的情况下，统计每一次广告投放的展示与点击次数。约定：展示日志和点击日志的时间差不超过10分钟，广告推送后20分钟后产生的点击视为无效不计入点击次数。

考虑到需要对推送日志、展示日志、和点击日志按id进行匹配，可以采用词典存储，由于日志很多，不能都存入词典，可以采用时间队列将推送时间已超过当前时间20分钟的日志从词典中剔除，并输出展示与点击次数。

具体可以采用词典{id：(push, show, click)}和有限队列<push.time, id>来实现。

Code

class IndexedPriorityQueue:

  def __init__(self):

    self.container = {}

    self.queue = []

 

  def top(self):

    if len(self.queue) <= 0:

      raise IndexError("Queue is EmptyNow!")

    key_index = self.queue[0][1]

    return self.container[key_index]

 

  def top_key(self):

    if len(self.queue) <= 0:

      raise IndexError("Queue is EmptyNow!")

    return self.queue[0]

 

  def pop(self):

    if len(self.queue) <= 0:

      raise IndexError("Queue is EmptyNow!")

    _, index_key = heapq.heappop(self.queue)

    e = self.container[index_key]

    del self.container[index_key]

    return e

 

  def push(self, e, index_key, queue_key):

    if index_key in self.container:

      raise IndexError("Duplicated keyserror!")

    heapq.heappush(self.queue, (queue_key,index_key))

        self.container[index_key] = e