linux 下以广度优先，从根目录开始搜索重复文件，找到5000个截止。

在Linux下，你可以使用`find`命令结合`du`（用于计算磁盘占用空间）和`sort`命令来实现宽度优先的递归查找并删除重复文件，但请注意，这个过程可能需要一些时间，并且最好在测试过小部分文件夹后再处理大量数据，以免误删重要文件。

以下是简单的步骤：

1. 首先，使用`find`命令从根目录开始搜索文件：

   find / -type f

2. 使用`du`计算每个文件的大小，并记录到一个临时文件：

   find / -type f -print0 | du -sh --files0-from=- > size_list.txt

3. 然后，对列表进行排序，按文件大小从小到大排列：

   sort -n size_list.txt

4. 接下来，设置一个计数器（例如5000），并筛选出前5000个重复的文件。这一步可能会比较复杂，因为默认情况下`find`不会直接给出重复文件列表，所以你需要遍历大小排序后的文件，如果发现重复的，就减去计数器，直到达到5000为止。这可以用`awk`、`while`循环等工具配合完成。

count=5000
awk '{seen[$0]++; if (count && seen[$0] == 2) {print $0; count--;}}' size_list.txt

注意：上述脚本会打印出所有重复的文件路径，如果你只想保留其中一个副本，可以使用`mv`或`rm`指令手动删除，但要小心操作，避免意外删除。

相关问题

分别写出从顶点d开始的深度和广度优先搜索遍历序列

当然可以。在图论中，深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）是从图的某个特定起点（例如顶点d）开始寻找路径的两种策略。

**深度优先搜索（DFS）遍历序列**通常是从起点d开始，然后尽可能深地搜索分支，直到到达最远的节点，然后再回溯。假设我们有一个无向图，并且没有环，DFS遍历的一般形式可能是这样的：

1. d -> 邻接节点1 -> ... (可能有子树)
2. 或者 d -> 邻接节点2 -> ... (另一个子树)
3. 或者 d -> 邻接节点n (如果d只有一个邻接点)

例如：d->a->b->c 或 d->a->e

这里`->`表示下一步访问的节点。

**广度优先搜索（BFS）遍历序列**则是按层次顺序进行，首先访问起点的所有邻居，然后才访问邻居的邻居等。对于同一个起点d，BFS的序列可能会是：

1. d
2. d的邻接节点1
3. d的邻接节点2
4. d的邻接节点n
5. 邻接节点1的邻接节点 (如果有的话)
6. 邻接节点2的邻接节点 (如果有的话)
...

每个阶段都是当前层的全部节点，然后移动到下一层。

注意：实际的遍历序列会依赖于图的具体结构以及起点d连接的其他节点。这两个算法都不会提前预知完整的序列，而是在执行过程中逐步构建。如果你提供具体的图结构，我可以给出更详细的示例。

Python对指定目录进行广度优先优先遍历所有文件

可以使用os.walk()函数实现对指定目录进行广度优先遍历所有文件，具体代码如下：

import os

def bfs_traversal(root_dir):
queue = [root_dir]
while queue:
current_dir = queue.pop(0)
for file_name in os.listdir(current_dir):
file_path = os.path.join(current_dir, file_name)
if os.path.isdir(file_path):
queue.append(file_path)
else:
print(file_path)

bfs_traversal("指定目录路径")