“高效率去重”这个概念在数据处理和信息技术领域指的是快速准确地识别和删除重复数据的过程。针对您提到的具体时间“真2024年3月7日23时24分50秒”，如果是在一个去重任务中的时间戳，那么以下是一些高效率去重的方法：
1. 哈希算法：使用哈希函数将数据项转换成固定长度的哈希值，相同的数据项会得到相同的哈希值。在处理过程中，可以先计算每个数据项的哈希值，然后在存储或处理之前检查哈希值是否已存在，以快速判断数据是否重复。
2. 数据库索引：如果使用数据库进行数据存储，可以利用数据库的索引功能。在插入数据之前，通过索引检查数据是否已存在。
3. bloom 过滤器：Bloom 过滤器是一个空间效率极高的概率型数据结构，用来测试一个元素是否是一个集合的成员。它不会返回“一个元素不在集合中”的错误结果，但可能会返回“一个元素在集合中”的假阳性结果。
4. 并行处理：在多核处理器上，可以将数据分块并行处理，利用多个线程或进程同时进行去重，这样可以显著提高处理速度。
5. 内存管理：如果数据量不是非常大，可以将数据全部加载到内存中，使用内存中的数据结构（如哈希表）进行去重。
6. 算法优化：根据具体的数据特性，选择或设计最优的去重算法。例如，对于排序数据，可以使用双指针法来查找和删除重复项。
在实际应用中，根据数据的规模、结构和具体要求，可能需要结合多种方法来实现高效率的去重。
