“高效率去重”指的是在处理大量数据时，能够快速准确地去除重复信息的方法。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：许多数据库系统（如MySQL、Oracle等）都提供了内置的去重功能，可以快速地对数据进行去重处理。
2. 编写高效的去重算法：如使用哈希表（HashMap）等数据结构，可以在O(n)的时间复杂度内完成去重。
3. 并行处理：在多核处理器上，可以使用并行计算技术，将数据分块处理，提高去重效率。
4. 利用内存优化：对于内存足够大的情况，可以考虑将数据加载到内存中，使用内存中的数据结构进行去重，这样可以显著提高速度。
5. 使用专业的数据清洗工具：如Dell Boomi、Informatica等数据集成和清洗工具，它们提供了高效的去重功能。
6. 利用索引：在数据库中，通过建立索引可以加快查询速度，间接提高去重效率。
以下是一个简单的Python示例，使用哈希表进行去重：
```python
def unique_elements(data):
seen = set()
unique_data = []
for item in data:
if item not in seen:
unique_data.append(item)
seen.add(item)
return unique_data
data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
print(unique_elements(data))
```
在这个示例中，我们定义了一个`unique_elements`函数，它接收一个列表`data`作为参数，并返回一个去重后的列表。函数内部使用了一个集合`seen`来存储已经见过的元素，从而实现去重。
