本文介绍了五种Python列表重复值检测方案，包括集合长度对比法、遍历计数法、哈希表存储法、Counter计数法和排序邻位对比法，通过表格对比了各方案的时间复杂度、适用场景、内存占用与精度表现，并结合研发项目管理场景软植入了PingCode工具的应用场景，最后总结各方案适配场景并预测了未来AI选型优化的发展趋势。

本文系统阐述工作汇报数据查重的闭环方法：以唯一性定义与阈值策略为起点，结合标准化、阻塞分组、多通道相似度匹配与人工复核，构建从入口治理到持续监控的流程；通过Excel/SQL、NLP与数据质量平台分层落地，并以指标看板衡量重复率与误删率；参考ISO 8000与Gartner的经验，将治理、权限与审计融入协作系统。在研发场景可在PingCode内用任务与版本组合键加语义查重，在通用场景可借助Worktile的自定义字段与Webhook实现轻量提示，最终实现低成本、高可信的去重与数据质量提升。