关于您提到的“高效率去重”，这可能是指从数据集中去除重复项的方法。以下是一些提高去重效率的方法：
1. 使用合适的数据结构：例如，使用哈希表（如Python中的`set`或`dict`）可以在O(1)的时间复杂度内检查一个元素是否已经存在。
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化去重过程，这样可以显著提高效率。
3. 分治法：将数据集分成较小的块，分别去重，然后将结果合并。
4. 使用数据库：如果数据存储在数据库中，可以利用数据库自身的去重功能，如SQL中的`DISTINCT`关键字。
5. 内存优化：对于内存中的数据，使用内存映射文件（如`numpy.memmap`）可以减少数据在磁盘和内存之间移动的次数。
以下是一个简单的Python示例，使用集合来去重一个列表：
```python
import time
假设这是您的数据集
data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 7, 8, 8, 8, 8]
使用集合去重
unique_data = set(data)
如果需要保持原始顺序，可以使用以下方法
unique_data_ordered = list(dict.fromkeys(data))
记录去重开始时间
start_time = time.time()
进行去重操作
unique_data_ordered = set(data)
记录去重结束时间
end_time = time.time()
输出去重所用时间
print("去重所用时间：", end_time start_time, "秒")
输出去重后的结果
print("去重后的数据：", unique_data_ordered)
```
以上代码使用了Python的集合（`set`）数据结构来去重，并记录了去重所用的时间。根据数据集的大小和复杂性，去重所用的时间会有所不同。
