“高效率去重”这个表述可能是指一种快速去除重复数据的方法，但具体到您提到的日期和时间“真2024年3月5日10时12分8秒”，这可能是某个事件或者数据记录的具体时间点。
如果您需要关于如何实现高效率去重的方法，以下是一些通用的步骤和技巧：
1. 使用数据库函数：如果数据存储在数据库中，很多数据库系统（如MySQL, PostgreSQL等）都提供了内置的去重函数，如SQL中的`DISTINCT`关键字。
2. 编写脚本：可以使用Python、Java等编程语言编写脚本，利用数据结构（如集合、字典）的特性来实现去重。
3. 并行处理：对于大量数据，可以使用多线程或多进程来并行处理数据，从而提高去重效率。
4. 哈希表：使用哈希表（如Python中的set或dict）可以快速检查一个元素是否已存在，从而高效地去重。
5. 内存管理：对于大数据集，确保有效的内存管理，避免内存溢出。
以下是一个简单的Python示例，使用哈希表（set）去重：
```python
假设我们有一个包含重复元素的列表
data = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "banana"]
使用set去重
unique_data = set(data)
转换回列表
unique_data_list = list(unique_data)
print(unique_data_list)
```
如果您的“高效率去重”是指针对特定时间点或日期的去重，那么可能需要结合时间戳或日期格式进行去重处理。例如，在处理日志文件时，可能需要去重相同时间戳的记录。
