避免通过原地操作修改参数的高效方法是通过创建新的数据结构来存储修改后的结果，而不是直接修改原始参数。以下是一个示例代码，展示了如何使用高效的方法来避免原地修改参数：

def remove_duplicates(nums):
    unique_nums = []
    seen = set()
    for num in nums:
        if num not in seen:
            unique_nums.append(num)
            seen.add(num)
    return unique_nums

nums = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5]
unique_nums = remove_duplicates(nums)
print(unique_nums)  # 输出: [1, 2, 3, 4, 5]
print(nums)  # 输出: [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5]

在上面的示例中，我们定义了一个函数remove_duplicates，该函数接受一个整数列表作为参数nums。函数内部，我们创建了一个空列表unique_nums来存储唯一的元素，并创建了一个集合seen来记录已经出现过的元素。然后，我们遍历参数nums中的每个元素，如果该元素不在集合seen中，就将其添加到unique_nums列表和seen集合中。最后，我们返回unique_nums列表，而不是直接修改原始参数nums。

这种方法的优势是避免了修改原始参数的开销，同时保留了原始参数的不变性。这在处理大规模数据时尤为重要，因为直接修改参数可能导致额外的内存和时间开销。