您提到的“高效率去重”以及时间“2024年3月8日0时11分8秒”似乎是在描述一个具体的时间点或事件。如果您的需求是关于如何在这个时间点进行数据去重，以下是一些高效率去重的方法：
1. 使用数据库内置去重功能：
如果数据存储在数据库中，大多数数据库系统（如MySQL、PostgreSQL等）都提供了内置的去重功能，如SQL中的`DISTINCT`关键字。
2. 编写高效的去重脚本：
使用Python、Java等编程语言编写脚本，利用集合（Set）或字典（Dictionary）等数据结构进行去重，这些数据结构通常提供了高效的去重方法。
3. 利用哈希表：
通过哈希表（如Python中的`set`或`dict`）来存储数据，由于哈希表的特性，它能够快速判断一个元素是否已经存在，从而实现高效去重。
4. 并行处理：
如果数据量非常大，可以考虑使用并行处理技术，将数据分块，然后在多个处理器或机器上同时进行去重操作。
5. 利用现成的数据清洗工具：
使用如Pandas（Python）、Dask（Python）等数据分析工具，它们提供了高效的数据处理和去重功能。
以下是一个简单的Python示例，展示如何使用集合进行高效去重：
```python
假设有一个包含重复元素的列表
data = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "banana"]
使用集合去重
unique_data = list(set(data))
print(unique_data)
```
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