关于您提到的“高效率去重”，如果您是指数据去重，以下是一些常见的高效去重方法：
1. 哈希去重：通过计算数据项的哈希值，将哈希值相同的记录视为重复项，从而进行去重。
2. 数据库去重：如果数据存储在数据库中，可以利用SQL语句中的`DISTINCT`关键字来选择唯一的记录。
3. MapReduce：在分布式系统中，可以使用MapReduce框架对数据进行分区处理，然后合并结果，去除重复项。
4. 位图去重：适用于布尔值或二进制数据的去重，通过位图记录每个唯一值的出现情况。
5. Bloom Filter：一种空间效率高但有一定误报率的去重算法，适用于大数据场景。
关于您提到的具体时间“2024年3月6日13时55分35秒”，如果这是需要去重的数据中的一个时间戳，您可以通过以下方式处理：
时间戳去重：直接比较时间戳值，去除重复的时间戳。
时间窗口去重：在指定的时间窗口内，只保留第一个或最后一个记录。
请根据具体的应用场景和数据类型选择合适的去重方法。如果您有具体的数据集或应用场景，我可以提供更详细的解决方案。
