您提到的“高效率去重”是指对于一组数据进行重复项的快速识别和删除的过程。以下是一些提高去重效率的方法：
1. 使用合适的数据结构：
使用哈希表（如Python中的set或字典）可以快速判断元素是否已存在，从而提高去重效率。
2. 并行处理：
如果数据量非常大，可以考虑使用多线程或多进程来并行处理数据，这样可以显著提高去重速度。
3. 利用排序：
对于有序数据，可以通过一次遍历来完成去重，因为重复的元素会相邻出现。
4. 内存优化：
在处理大量数据时，使用内存映射文件等技术可以减少内存占用，提高处理速度。
5. 选择合适的算法：
例如，使用Boyer-Moore字符串搜索算法来去重字符串集合，或者使用Rabin-Karp算法进行更快的字符串匹配。
6. 利用外部存储：
当数据量超过内存容量时，可以使用外部数据库或文件系统来辅助去重。
以下是一个简单的Python示例，演示如何使用集合来去重一个包含重复元素的列表：
```python
假设有一个包含重复元素的列表
data = ["2024-03-05 10:35:33", "2024-03-05 10:35:33", "2024-03-05 10:35:34"]
使用集合去重
unique_data = list(set(data))
print(unique_data)
```
请注意，上面的方法在去重的同时会改变数据的顺序，如果顺序很重要，您可能需要使用其他方法来保持数据的原始顺序。
