你是一个python工程师，现在要完成以下任务： 1. 计算一个给定目录的md5值； 2. 设计一种数据格式存储给定目录下所有子目录以及文件的md5值，并存储文件，文件名要有当前时间； 3. 设计的数据格式要能够体现目录和文件的层级关系； 4. 当再次运行这个程序时，从上次生成的记录文件中读取md5值，找出两次md5值发生变化的最小的子目录并输出。

好的，这是一个比较复杂的任务，需要设计合理的数据结构和算法。以下是我的建议：

1. 计算一个给定目录的md5值

可以使用Python的hashlib库来计算md5值，具体实现如下：

import os
import hashlib

def calc_directory_md5(directory):
    md5 = hashlib.md5()
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            path = os.path.join(root, file)
            with open(path, 'rb') as f:
                while True:
                    data = f.read(128)
                    if not data:
                        break
                    md5.update(data)
    return md5.hexdigest()

2. 设计一种数据格式存储给定目录下所有子目录以及文件的md5值，并存储文件，文件名要有当前时间

可以使用Python的json库来序列化数据，并使用当前时间生成文件名。为了能够体现目录和文件的层级关系，我们可以使用一个类似树形结构的数据结构，如下所示：

{
    "path": "/path/to/directory",
    "md5": "ab12...",
    "children": [
        {
            "path": "/path/to/directory/subdirectory1",
            "md5": "cd34...",
            "children": [
                {
                    "path": "/path/to/directory/subdirectory1/file1.txt",
                    "md5": "ef56...",
                    "children": []
                },
                {
                    "path": "/path/to/directory/subdirectory1/file2.txt",
                    "md5": "gh78...",
                    "children": []
                }
            ]
        },
        {
            "path": "/path/to/directory/subdirectory2",
            "md5": "ij90...",
            "children": [
                {
                    "path": "/path/to/directory/subdirectory2/file1.txt",
                    "md5": "kl12...",
                    "children": []
                }
            ]
        }
    ]
}

其中，"path"表示当前目录或文件的绝对路径，"md5"表示该目录或文件的md5值，"children"表示该目录下的子目录和文件列表。

具体实现如下：

import os
import json
import time
import hashlib

def serialize_directory(directory):
    data = {
        "path": directory,
        "md5": calc_directory_md5(directory),
        "children": []
    }
    for name in os.listdir(directory):
        path = os.path.join(directory, name)
        if os.path.isdir(path):
            data["children"].append(serialize_directory(path))
        else:
            data["children"].append({
                "path": path,
                "md5": calc_file_md5(path),
                "children": []
            })
    timestamp = time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S")
    filename = f"{directory}-{timestamp}.json"
    with open(filename, "w") as f:
        json.dump(data, f, indent=4)
    return data

3. 当再次运行这个程序时，从上次生成的记录文件中读取md5值，找出两次md5值发生变化的最小的子目录并输出

可以使用递归来实现该功能，对比两个json文件的md5值，如果不一致，则说明该目录或文件发生了变化。如果是目录，则递归进入该目录查找变化的子目录或文件，如果是文件，则输出该文件的路径。

具体实现如下：

def find_changed_directories(old_data, new_data, path=""):
    if old_data["md5"] != new_data["md5"]:
        if not path:
            path = old_data["path"]
        print(f"{path} has changed")
        for old_child, new_child in zip(old_data["children"], new_data["children"]):
            find_changed_directories(old_child, new_child, old_child["path"])

def compare_directories(old_file, new_file):
    with open(old_file) as f:
        old_data = json.load(f)
    with open(new_file) as f:
        new_data = json.load(f)
    find_changed_directories(old_data, new_data)

这样，我们就完成了这个任务。可以通过调用serialize_directory和compare_directories函数来实现文件md5值的计算和对比。