您提到的“高效率去重”可能是指数据去重，即从一组数据中移除重复的条目。以下是一些提高数据去重效率的方法：
1. 使用合适的数据结构：使用如哈希表（在Python中是`dict`或`set`）这样的数据结构可以快速检查元素是否已存在，从而提高去重效率。
2. 并行处理：如果数据量非常大，可以考虑使用并行处理技术，如多线程或多进程，来同时处理数据的不同部分。
3. 分治法：将数据集分成小块，分别去重，然后将结果合并。这种方法在处理大数据集时特别有效。
4. 使用数据库：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。
5. 优化算法：根据数据的特点选择合适的算法，例如，如果数据是有序的，可以使用双指针技术来去重。
以下是一个简单的Python示例，展示如何使用集合来去重一个列表：
```python
假设这是需要去重的数据
data = ["2024-03-05 12:21:38", "2024-03-05 12:21:38", "2024-03-05 12:21:39"]
使用集合去重
unique_data = list(set(data))
print(unique_data)
```
请注意，上述代码中，由于字符串是不可变的，因此使用集合去重不会改变原始字符串的内容，而是会创建新的字符串对象。如果需要保留原始字符串，可能需要其他方法。
对于您提供的具体时间戳“真2024年3月5日12时21分38秒”，如果需要去重，您需要确定去重依据。如果去重依据是时间戳本身，那么您可能需要将其与数据集中的其他时间戳进行比较。如果去重依据是日期和时间，那么您可能需要将时间戳转换为日期时间对象，然后比较日期和时间部分。
