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du命令 实现Linux 某个文件夹下的文件按大小排序
本文具体介绍了linux中du命令參数的用法，并用演示例子进一步说明其用法。
Du命令功能说明：统计文件夹(或文件)怎么用K线判断期权的涨跌？ 所占磁盘空间的大小。
语 法：du [-abcDhHklmsSx] [-L ][-X ][--block-size][--exclude=] [--max-depth=][--help][--version][文件夹或文件]
常常使用參数：
-a或-all 为每一个指定文件显示磁盘使用情况，或者为文件夹中每一个文件显示各自磁盘使用情况。
-b或-bytes 显示文件夹或文件大小时，以byte为单位。
-c或–total 除了显示文件夹或文件的大小外，同一时候也显示全部文件夹或文件的总和。
-D或–dereference-args 显示指定符号连接的源文件大小。
-h或–human-readable 以K，M，G为单位，提高信息的可读性。
-H或–si 与-h參数同样，可是K，M，G是以1000为换算单位,而不是以1024为换算单位。
-k或–kilobytes 以1024 bytes为单位。
-l或–count-links 反复计算硬件连接的文件。
-L或–dereference 显示选项中所指定符号连接的源文件大小。
-m或–megabytes 以1MB为单位。
-s或–summarize 仅显示总计，即当前文件夹的大小。
-S或–separate-dirs 显示每一个文件夹的大小时，并不含其子文件夹的大小。
-x或–one-file-xystem 以一開始处理时的文件系统为准，若遇上其它不同的文件系统文件夹则略过。
-X或–exclude-from= 在指定文件夹或文件。
–exclude= 略过指定的文件夹或文件。
–max-depth= 超过指定层数的文件夹后，予以忽略。
–help 显示帮助。
–version 显示版本号信息。
linux中的du命令使用演示例子:
1> 要显示一个文件夹树及其每一个子树的磁盘使用情况
du /home/linux
这在/home/linux文件夹及其每一个子文件夹中显示了磁盘块数。
2> 要通过以1024字节为单位显示一个文件夹树及其每一个子树的磁盘使用情况
du -k /home/linux
这在/home/linux文件夹及其每一个子文件夹中显示了 1024 字节磁盘块数。
3> 以MB为单位显示一个文件夹树及其每一个子树的磁盘使用情况
du -m /home/linux
这在/home/linux文件夹及其每一个子文件夹中显示了 MB 磁盘块数。
4> 以GB为单位显示一个文件夹树及其每一个子树的磁盘使用情况
du -g /home/linux
这在/home/linux文件夹及其每一个子文件夹中显示了 GB 磁盘块数。
5>查看当前文件夹下全部文件夹以及子文件夹的大小：
du -h .
“.”代表当前文件夹下。也能够换成一个明白的路径
-h表示用K、M、G的人性化形式显示
6>查看当前文件夹下user文件夹的大小，并不想看其它文件夹以及其子文件夹：
du -sh user
-s表示总结的意思，即仅仅列出一个总结的值
du -h --max-depth=0 user
--max-depth＝n表示仅仅深入到第n层文件夹，此处设置为0，即表示不深入到子文件夹。
7>列出user文件夹及其子文件夹下全部文件夹和文件的大小：
du -ah user
-a表示包含文件夹和文件
8>列出当前文件夹中的文件夹名不包含xyz字符串的文件夹的大小：
du -h –exclude=’*xyz*’
9>想在一个屏幕下列出许多其他的关于user文件夹及子文件夹大小的信息：
du -0h user
-0（杠零）表示每列出一个文件夹的信息，不换行，而是直接输出下一个文件夹的信息。
10>仅仅显示一个文件夹树的全部磁盘使用情况
du -s /home/linux
heapq --- 堆队列算法¶
上面的特殊不变量是用来作为一场锦标赛的高效内存表示。 下面的数字是 k 而不是 a[k] :
在上面的树中，每个 k 单元都位于 2*k+1 和 2*k+2 之上。 体育运动中我们经常见到二元锦标赛模式，每个胜者单元都位于另两个单元之上，并且我们可以沿着树形图向下追溯胜者所遇到的所有对手。 但是，在许多采用这种锦标赛模式的计算机应用程序中，我们并不需要追溯胜者的历史。 为了获得更高的内存利用效率，当一个胜者晋级时，我们会用较低层级的另一条目来替代它，因此规则变为一个单元和它之下的两个单元包含三个不同条目，上方单元“胜过”了两个下方单元。
如果此堆的不变性质始终受到保护，则序号 0 显然是总的赢家。 删除它并找出“下一个”赢家的最简单算法方式是将某个输家（让我们假定是上图中的 30 号单元）移至 0 号位置，然后将这个新的 0 号沿树下行，不断进行值的交换，直到不变性质得到重建。 这显然会是树中条目总数的对数。 通过迭代所有条目，你将得到一个 O(n log n) 复杂度的排序。
此排序有一个很好的特性就是你可以在排序进行期间高效地插入新条目，前提是插入的条目不比你最近取出的 0 号元素“更好”。 这在模拟上下文时特别有用，在这种情况下树保存的是所有传入事件，“胜出”条件是最小调度时间。 当一个事件将其他事件排入执行计划时，它们的调试时间向未来方向延长，这样它们可方便地入堆。 因此，堆结构很适宜用来实现调度器，我的 MIDI 音序器就是用的这个 :-)。
堆在大磁盘排序中也非常有用。 你应该已经了解大规模排序会有多个“运行轮次”（即预排序的序列，其大小通常与 CPU 内存容量相关），随后这些轮次会进入合并通道，轮次合并的组织往往非常巧妙 1。 非常重要的一点是初始排序应产生尽可能长的运行轮次。 怎么用K线判断期权的涨跌？ 锦标赛模式是达成此目标的好办法。 如果你使用全部有用内存来进行锦标赛，替换和安排恰好适合当前运行轮次的条目，你将可以对于随机输入生成两倍于内存大小的运行轮次，对于模糊排序的输入还会有更好的效果。
另外，如果你输出磁盘上的第 0 个条目并获得一个可能不适合当前锦标赛的输入（因为其值要“胜过”上一个输出值），它无法被放入堆中，因此堆的尺寸将缩小。 怎么用K线判断期权的涨跌？ 被释放的内存可以被巧妙地立即重用以逐步构建第二个堆，其增长速度与第一个堆的缩减速度正好相同。 当第一个堆完全消失时，你可以切换新堆并启动新的运行轮次。 这样做既聪明又高效！
总之，堆是值得了解的有用内存结构。 我在一些应用中用到了它们，并且认为保留一个 'heap' 模块是很有意义的。 :-)
当前时代的磁盘平衡算法与其说是巧妙，不如说是麻烦，这是由磁盘的寻址能力导致的结果。 在无法寻址的设备例如大型磁带机上，情况则相当不同，开发者必须非常聪明地（极为提前地）确保每次磁带转动都尽可能地高效（就是说能够最好地加入到合并“进程”中）。 有些磁带甚至能够反向读取，这也被用来避免倒带的耗时。 请相信我，真正优秀的磁带机排序看起来是极其壮观的，排序从来都是一门伟大的艺术！ :-)