为什么Python列表求和的第二种实现版本比第一种运行速度更快？

核心BUG（原代码速度差的直接来源） #

你编写的代码存在变量复用的问题：第一个while循环运行结束后，原本8个元素的values已经被修改为只剩最终求和结果的单元素列表。第二个while循环的判断条件len(values) > 1从一开始就不成立，完全不会进入循环执行任何add调用，自然不需要等待time.sleep(1)的耗时，运行速度会比第一个版本快几个数量级。

要验证两个版本的真实性能差异，只需要在第二个start_time = time.time()前重置values即可：

values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

修正BUG后的底层逻辑差异 #

修复变量复用问题后，两个版本都会完整执行7次循环、调用7次add，time.sleep的总等待时长都是7秒，此时的耗时差异来自列表拼接的内存操作逻辑：

• 第一个版本的拼接规则为[add计算结果] + values[2:]：每次生成新列表时，需要先写入1个新计算的求和结果，再把剩余的values[2:]所有元素依次复制到新列表的后续内存地址
• 第二个版本的拼接规则为values[2:] + [add计算结果]：每次生成新列表时，需要先把剩余的values[2:]所有元素复制到新列表的起始内存地址，再写入1个新计算的求和结果

两种拼接操作的时间复杂度均为O(n)，理论耗时非常接近，实际运行中只会因为CPU缓存命中率、打印输出内容的差异出现毫秒级的差距，不会出现数量级的差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者William Trigos