Время, необходимое для заполнения массива, может зависеть от множества факторов и оптимизаций как на уровне языка программирования, так и на уровне конкретной реализации среды исполнения. Чтобы ответить на ваш вопрос о различии во времени наполнения массива, необходимо учитывать следующие аспекты:
1. **Оптимизация движка JavaScript**: Современные среды выполнения JavaScript, такие как V8 (движок, используемый в Node.js), проводят значительный анализ и оптимизацию кода. Например, они могут делать предварительную аллокацию памяти для массивов, если размер массива известен заранее, что ускоряет процесс заполнения.
2. **Аллокация памяти**: Создание массива с необходимым количеством элементов занимает определённое время. Если массив создаётся с нуля, движок может последовательно наращивать размер массива, что ведёт к постепенному увеличению и копированию данных, что медленнее, чем аллокация сразу нужного объёма памяти.
3. **Кэширование данных**: Доступ к последовательно размещённым в памяти данным обычно более эффективен из-за кэширования. Современные процессоры используют кеш для ускорения доступа к памяти, и если массив заполняется последовательно, это может ускорить процесс.
4. **Just-In-Time Compilation (JIT)**: Современные движки JavaScript используют компиляцию "на лету", которая может оптимизировать код во время его выполнения. Если код запущен несколько раз, движок может его оптимизировать, что приведет к более быстрому выполнению при последующих запусках.
5. **Прогрев (warm-up)**: При первом выполнении кода движок может ещё не провести все возможные оптимизации, но при повторном запуске (особенно если данные и операции похожи) оптимизация будет лучше и время выполнения уменьшится.
6. **Сборка мусора (Garbage Collection)**: JavaScript автоматически управляет памятью через механизм сборки мусора, который может запускаться непредсказуемо и влиять на время выполнения задач, особенно если много работы с памятью.
7. **Изменения в самом движке Node.js**: Каждая новая версия Node.js может вносить изменения в производительность из-за обновления V8 и других внутренних компонентов.
8. **Особенности операционной системы и железа**: Например, различные политики планирования задач операционной системы, состояние кеша процессора и другие факторы могут оказывать влияние.
Для того чтобы точно ответить на вопрос, почему старый способ в вашем случае оказался быстрее нового, и почему поведение времён изменилось при повторном запуске, необходимо анализировать конкретный код, который вы использовали, учитывая все вышеупомянутые факторы. Это поможет определить, какие оптимизации были применены движ