您提到的“高效率去重”以及具体的时间“2024年3月8日1时7分41秒”似乎是在描述一个特定的时间点或一个需要去重的数据集。如果您的需求是关于数据去重，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)的时间复杂度内完成元素的查找和去重。
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处理数据，这样可以显著提高去重的速度。
3. 优化算法：使用高效的算法，如双指针技术、计数排序等，可以减少不必要的比较次数。
4. 使用现成的工具：例如，Python中的pandas库提供了非常高效的DataFrame去重功能。
5. 预处理数据：在去重之前，先对数据进行预处理，比如去除空值、规范化数据格式等，可以减少去重过程中的复杂度。
以下是一个简单的Python示例，展示如何使用集合进行去重：
```python
假设有一个包含重复元素的列表
data = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "banana"]
使用集合进行去重
unique_data = set(data)
转换回列表
unique_data_list = list(unique_data)
print(unique_data_list)
```
