“高效率去重”这个表述在您给出的日期和时间上下文中似乎没有具体的背景或上下文，因此很难确定它的确切含义。如果这是指一个去重算法或流程，那么以下是一些高效率去重的一般性建议：
1. 数据预处理：在开始去重之前，确保数据是干净和一致的。这可能包括去除无效或重复的记录。
2. 选择合适的去重算法：
哈希表：适用于基于键值对的去重，速度快，适合大量数据。
集合（Set）数据结构：在Python中，集合自动去重，但可能不如哈希表高效。
3. 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，从而提高效率。
4. 索引和排序：对于数据库或大型文件，通过索引和排序可以快速定位重复项。
5. 使用内置函数或库：许多编程语言和数据库系统都有内置的去重函数或库，这些通常经过优化，比自定义的去重算法更高效。
6. 增量去重：如果数据是不断变化的，可以采用增量去重策略，只处理新增或更改的数据。
7. 优化内存使用：避免内存溢出，合理分配内存资源。
如果您能提供更多的上下文或具体需求，我可以给出更具体的建议。
