讓我們來分析一下這個問題：首先，文件個數非常多，手工查找是不現實的，再說，單憑我們肉眼，在幾千張圖片或文件里面找到完全相同的難度也是很大的。所以要用程序實現。那么用程序怎么實現呢？根據什么判斷兩個文件完全相同呢？
1、首先，根據文件名判斷是靠不住的，因為文件名可以被隨意更改，但文件內容不變。再說在同一個文件夾下面，也不可能出現兩個完全相同的文件名，操作系統不允許的。
2、還有一種方法就是根據文件大小來判斷，這不失為一種好辦法，但是，文件大小相同的圖片可能不一樣。再說圖片一般都比較小，超過3M的基本沒有，大部分不夠1M，如果文件夾下面文件特別多，出現大小相同的的文件可能性是相當大的。所以單憑文件大小來比較不靠譜。
3、還有一種方法是讀取每張圖片的內容，然后比較這個圖片的內容和其他圖片是否完全相同，如果內容相同那么這兩張圖片肯定是完全相同的。這種方法看起來是比較完美的，讓我們來分析一下他的時空效率：首先每張圖片的內容都要和其他圖片進行比較，這就是一個二重循環，讀取的效率低，比較的效率更低，所有的都比較下來是非常費時的！內存方面，如果預先把所有圖片讀取到內存可以加快文件的比較效率，但是普通計算機的內存資源有限，如果圖片非常多，好幾個G的話，都讀到內存是不現實的。如果不把所有的文件讀取到內存，那么每比較一次之前就要先讀取文件內容，比較幾次就要讀取幾次，從硬盤讀取數據是比較慢的，這樣做顯然不合適。
4、那么有沒有更好的方法呢？我冥思苦想，絞盡腦汁，最后想到了md5。md5是什么？你不知道嗎？額，你火星了，抓緊時間duckduckgo吧！也許你會問，md5不是加密的嗎？和我們的問題有關系嗎？問得好！md5可以把任意長度的字符串進行加密后形成一個32的字符序列，包括數字和字母（大寫或小寫），因為字符串任何微小的變動都會導致md5序列改變，因此md5可以看作一個字符串的‘指紋’或者‘信息摘要’，因為md5字符串總共有36的32次方個，所以兩個不同的字符串得到一個相同的md5概率是很小的，幾乎為0，同樣的道理，我們可以得到每個文件的md5，若干文件的md5相同的話就基本上可以肯定兩個文件是相同的，因為md5相同而文件不同的概率太小了，基本可以忽略，這樣我們就可以這樣做：得到每個文件的md5，通過比較md5是否相同我們就可以確定兩張圖片是否相同。下面是代碼實現，python的。
# -*- coding: cp936 -*-
import md5
import os
from time import clock as now
def getmd5(filename):
file_txt = open(filename,'rb').read()
m = md5.new(file_txt)
return m.hexdigest()
def main():
path = raw_input("path: ")
all_md5=[]
total_file=0
total_delete=0
start=now()
for file in os.listdir(path):
total_file += 1;
real_path=os.path.join(path,file)
if os.path.isfile(real_path) == True:
filemd5=getmd5(real_path)
if filemd5 in all_md5:
total_delete += 1
print '刪除',file
else:
all_md5.append(filemd5)
end = now()
time_last = end - start
print '文件總數：',total_file
print '刪除個數：',total_delete
print '耗時：',time_last,'秒'
if __name__=='__main__':
main()
上面的程序原理很簡單，就是依次讀取每個文件，計算md5，如果md5在md5列表不存在，就把這個md5加到md5列表里面去，如果存在的話，我們就認為這個md5對應的文件已經出現過，這個圖片就是多余的，然后我們就可以把這個圖片刪除了。下面是程序的運行截圖：
我們可以看到，在這個文件夾下面有8674個文件，有31個是重復的，找到所有重復文件共耗時155.5秒。效率不算高，能不能進行優化呢？我分析了一下，我的程序里面有兩個功能比較耗時間，一個是計算每個文件的md5，這個占了大部分時間，還有就是在列表中查找md5是否存在，也比較費時間的。從這兩方面入手，我們可以進一步優化。
首先我想的是解決查找問題，或許我們可以對列表中的元素先排一下序，然后再去查找，但是列表是變化的，每次都排序的話效率就比較低了。我想的是利用字典進行優化。字典最顯著的特點是一個key對應一個值我們可以把md5作為key，key對應的值就不需要了，在變化的情況下字典的查找效率比序列效率高，因為序列是無序的，而字典是有序的，查找起來當然更快。這樣我們只要判斷md5值是否在所有的key中就可以了。下面是改進后的代碼：
再看看運行截圖
從時間上看，確實比原來快了一點，但是還不理想。下面還要進行優化。還有什么可以優化呢？md5！上面的程序，每個文件都要計算md5，非常費時間，是不是每個文件都需要計算md5呢？能不能想辦法減少md5的計算次數呢？我想到了一種方法：上面分析時我們提到，可以通過比較文件大小的方式來判斷圖片是否完全相同，速度快，但是這種方法是不准確的，md5是准確的，我們能不能把兩者結合一下？答案是肯定的。我們可以認定：如果兩個文件完全相同，那么這兩個文件的大小和md5一定相同，如果兩個文件的大小不同，那么這兩個文件肯定不同！這樣的話，我們只需要先查看文件的大小是否存在在size字典中，如果不存在，就將它加入到size字典中，如果大小存在的話，這說明有至少兩張圖片大小相同，那么我們只要計算文件大小相同的文件的md5，如果md5相同，那么這兩個文件肯定完全一樣，我們可以刪除，如果md5不同，我們把它加到列表里面，避免重復計算md5.具體代碼實現如下：
時間效率怎樣呢？看下圖：
只用了7.28秒！比前兩個效率提高了十幾倍！這個時間還可以接受
算法是個很神奇的東西，不經意間用一下會有意想不到的收獲！上面的代碼還可以進一步優化，比如改進查找算法等，讀者有啥想法可以和我交流一下。換成C語言來實現可能會更快。呵呵，我喜歡python的簡潔！
啊啊！快凌晨兩點啦！明天，不，今天還有課呢，悲劇！睡覺去了............
沉睡中。。。。