您提到的“高效率去重”可能是指数据去重或者内容去重等操作。针对您给出的具体时间“2024年3月5日11时53分8秒”，如果是在进行数据去重操作，以下是一些提高效率的方法：
1. 使用高效算法：比如使用哈希表（如Python中的set或dict）来快速判断元素是否已存在。
2. 并行处理：如果数据量很大，可以使用多线程或多进程来并行处理数据，提高去重效率。
3. 批量处理：将数据分批处理，每批处理完毕后再合并结果，这样可以减少内存消耗。
4. 利用索引：如果是在数据库中操作，合理使用索引可以加快查询速度，从而提高去重效率。
5. 优化数据结构：选择合适的数据结构来存储和处理数据，比如使用位图（Bitmap）等。
6. 内存优化：对于大数据集，使用内存映射文件（Memory-Mapped Files）等技术可以减少内存消耗。
7. 预处理：在去重之前对数据进行预处理，比如去除不必要的字段，减少处理时间。
以下是一个简单的Python示例，使用集合来去重：
```python
假设有一个包含重复元素的列表
data = ["2024-03-05 11:53:08", "2024-03-05 11:53:08", "2024-03-05 11:53:09"]
使用集合去重
unique_data = set(data)
将集合转换回列表
unique_data_list = list(unique_data)
print(unique_data_list)
```
这个例子展示了如何使用Python中的集合来去除列表中的重复元素。当然，对于更复杂的情况，可能需要更高级的处理方法。
