"高效率去重"这个短语在您提供的时间上下文中并没有直接的含义。如果您的意图是在这个时间点对某个列表或数据进行去重处理，那么以下是一些高效率去重的基本步骤：
1. 明确去重目标：确定需要去重的数据类型（如文本、数字、日期等）以及去重的标准（例如，完全相同的数据被视为重复）。
2. 选择合适的工具或编程语言：对于文本数据，可以使用Python中的`pandas`库，对于日期时间数据，可以使用`pandas`中的`datetime`模块。
3. 使用数据结构：对于简单的情况，可以使用集合（Set）这样的数据结构，它自动处理重复项。
4. 编写去重代码：
对于文本数据，可以使用`pandas.DataFrame.drop_duplicates()`方法。
对于日期时间数据，同样可以使用`drop_duplicates()`方法，但可能需要先确保日期时间格式正确。
以下是一个使用Python和pandas进行日期时间去重的简单示例：
```python
import pandas as pd
假设有一个包含日期时间的列表
dates = ['2024-02-29 12:19:01', '2024-02-29 12:19:01', '2024-02-29 12:19:02']
将字符串转换为pandas的datetime对象
date_series = pd.to_datetime(dates)
使用drop_duplicates去重
unique_dates = date_series.drop_duplicates()
print(unique_dates)
```
这段代码会输出去重后的日期时间列表。
请注意，这只是一个基本的示例。在实际应用中，您可能需要根据具体的数据和需求调整去重的方法和逻辑。
