关于您提到的“高效率去重”，如果是指数据去重，以下是一些常见的高效去重方法：
1. 哈希表法：利用哈希函数将数据映射到哈希表中，由于哈希表能够快速检索，因此可以高效地检查数据是否已存在。
2. 位图法：对于整数或字符串类型的数据，可以使用位图来记录数据是否存在，这种方法在内存使用上非常高效。
3. 数据库去重：如果数据存储在数据库中，可以利用数据库的内置去重功能，如SQL中的DISTINCT关键字。
4. 集合（Set）数据结构：在编程语言中，使用集合（Set）数据结构可以自动去除重复元素。
5. 排序后去重：对于有序数据，可以先进行排序，然后逐个比较相邻元素，从而去除重复项。
6. 分布式去重：对于大规模数据集，可以使用分布式计算框架（如Hadoop或Spark）进行分布式去重。
至于您提到的“真2024年3月5日10时47分6秒”，如果是指一个具体的时间点，那么在进行时间数据的去重时，可以直接比较时间戳是否重复。在编程实现中，通常会使用上述提到的数据结构或方法来处理时间数据的去重。
以下是一个简单的Python代码示例，使用集合来去重一组时间戳：
```python
import datetime
假设有一个包含时间戳的列表
timestamps = [
datetime.datetime(2024, 3, 5, 10, 47, 6),
datetime.datetime(2024, 3, 5, 10, 47, 6),
datetime.datetime(2024, 3, 5, 10, 47, 7),
... 更多时间戳
]
使用集合去除重复的时间戳
unique_timestamps = set(timestamps)
打印去重后的时间戳
for ts in unique_timestamps:
print(ts)
```
请注意，这个例子中，`datetime`模块被用来处理时间数据。在实际应用中，您可能需要根据具体的数据格式和存储方式来调整去重方法。
