“高效率去重”这个表述可以理解为对大量数据或信息进行快速、准确去重的操作。以下是一些提高去重效率的方法：
1. 使用高效的算法：
哈希算法：利用哈希函数快速计算数据的哈希值，然后比较哈希值来判断数据是否重复。
位图法：对于数值类型的数据，可以使用位图来表示数据的出现情况，从而快速判断重复。
2. 并行处理：
利用多核CPU或分布式计算资源，将数据分块并行处理，可以显著提高去重速度。
3. 优化数据结构：
使用合适的数据结构，如集合（Set）或字典（Dictionary），可以加快查找和去重速度。
4. 预处理数据：
在进行去重操作之前，对数据进行预处理，比如去除空值、格式化数据等，可以减少无效的重复判断。
5. 批量处理：
对于大规模数据，可以采用批量处理的方式，减少单次处理的数据量，提高效率。
6. 内存优化：
在内存允许的情况下，尽可能将数据加载到内存中处理，避免频繁的磁盘I/O操作。
7. 使用现成的工具或库：
如Python中的Pandas库，提供了丰富的数据操作功能，包括去重功能，可以大大提高效率。
具体到您提到的“真2024年3月8日19时50分34秒”，这是一个具体的时间点。如果您需要从这个时间点开始的数据进行去重，可以将这个时间点作为数据筛选的依据，只处理或保留这个时间点之后的数据，从而减少处理的数据量，提高去重效率。
