您提到的“高效率去重”通常是指在数据清洗或处理过程中，快速去除重复数据的方法。以下是几种常见的高效去重方法：
1. 数据库层面去重：
如果数据存储在数据库中，可以使用SQL查询中的`DISTINCT`关键字或者`GROUP BY`语句来高效地去除重复记录。
2. 编程语言层面去重：
在Python中，可以使用`set`数据结构或者`pandas`库中的`drop_duplicates()`函数来去除重复数据。
在Java中，可以使用`LinkedHashSet`或者`TreeSet`来保持元素的唯一性。
3. 哈希算法：
通过将数据项转换为一个哈希值，然后检查哈希值是否已经存在，可以快速判断数据项是否重复。
4. 并行处理：
在处理大量数据时，可以使用并行处理技术，将数据分割成多个部分，在多个处理器或机器上同时进行去重操作，然后再合并结果。
5. 外部工具：
使用专门的工具或软件，如Deduplication软件，这些工具通常针对特定类型的数据或场景进行了优化。
具体到您提到的日期和时间“真2024年3月5日10时16分29秒”，如果这是您想要去重的数据之一，那么在执行去重操作时，需要确保这个日期时间格式在您的数据集中是唯一的。如果数据集中存在多个相同的日期时间记录，那么在去重时应该将这些记录识别并移除。
以下是一个简单的Python示例，展示如何使用`pandas`去重：
```python
import pandas as pd
假设有一个DataFrame df，其中包含日期时间列'timestamp'
data = {
'timestamp': ['2024-03-05 10:16:29', '2024-03-05 10:16:29', '2024-03-05 10:16:30']
