“高效率去重”指的是在大量数据中快速找到并移除重复内容的过程。针对您提供的日期“真2024年3月8日12时17分46秒”，以下是一个去重的方法示例：
1. 数据存储：将所有的日期和时间存储在一个数据结构中，比如列表或者数据库。
2. 数据预处理：检查每个日期和时间是否格式正确，剔除错误的数据。
3. 去重算法：
哈希表法：将每个日期和时间转换成字符串，然后计算其哈希值。将哈希值存储在哈希表中，如果哈希值已存在，则表示有重复。
排序法：对列表进行排序，重复的日期和时间将会聚集在一起，便于查找和删除。
比较法：逐个比较列表中的每个日期和时间，如果有重复，则将其移除。
4. 实现去重：
使用哈希表法，创建一个空哈希表。
遍历日期和时间列表，对于每个元素，将其转换为字符串并计算哈希值。
检查哈希表是否已经包含该哈希值，如果不包含，则添加到哈希表中；如果包含，则忽略该元素。
哈希表中的元素即为去重后的日期和时间。
以下是一个简单的Python代码示例，使用哈希表法去重：
```python
def remove_duplicates(dates):
unique_dates = set()
for date in dates:
unique_dates.add(date)
return list(unique_dates)
dates = ["2024-03-08 12:17:46", "2024-03-08 12:17:46", "2024-03-08 12:17:47"]
unique_dates = remove_duplicates(dates)
print(unique_dates)
```
这段代码将输出去重后的日期列表。
请注意，根据实际的数据规模和需求，选择合适的方法和工具是很重要的。对于非常大的数据集，可能需要使用更高效的数据结构和算法，如数据库索引、MapReduce等。
