Есть множество файлов вида img-YYYYMMDD-HHNNSS.jpg, представляющие собой фотографии, сделанные в течение дня (YYYYMMDD — дата съемки, HHNNSS — время съемки). Количество фотографий в день не постоянно — на определенную дату их может не быть вовсе, быть один или множество.
Нужно взять фотографию на определенную дату и время, а затем к ней выбрать из множества файлов фотографию примерно на это же время дня, но месячной давности. Если именно на это время фотографий нет, то можно поискать соседние (плюс-минус час). Если на этот день фотографий нет, то можно поискать соседние дни (плюс-минут пару дней).
Другими словами, к определенной фотографии нужно подобрать пару, которая была сделана примерно месяц назад примерно в это же время.
БД нет, это просто список файлов на диске. Есть ли способ, кроме как просто загнать список файлов в массив и перебирать его?

Ну вообще я думал собрать файлы в двухуровневый массив (на верхнем уровне элементы массива с ключом HH, внутри него элементы с ключом YYYYMMDD), тогда перебор будет заключаться в поиске подходящего часа, а затем с поиске нужной даты (или соседней, если нужная найдена не будет). Либо преобразовать YYYYMMDD в CCC (порядковый номер дня в году) и для поиска пользоваться просто арифметикой.
Но подозреваю, что этап подготовки с перегонкой списка файлов в массив может быть длительным (файлов может быть несколько тысяч) и хотел бы оптимизировать алгоритм уже на этапе отбора файлов.
Как это лучше сделать? Использовать ls с подстановочными знаками (чтобы сократить список файлов до одного-двух дней) или использовать readdir, чтобы не вызывать команду ОС?

С оптимизацией сложность в том, что трудно установить границы диапазона, в котором будут проверяться файлы.
Например может оказаться так, что на сервере фотографии только начали сохраняться (или по какой-то причине все фотографии были удалены) и фотографий месячной давности просто не существует. Тогда нужно использовать самую раннюю доступную фотографию (например двухдневной давности), сделанную примерно в то же время дня, что целевая фотография.