Question

因为我想要实现的算法使用索引1..n，并且因为它很容易将每个索引移动一个，所以我决定变得聪明并在每个列表的开头插入一个虚拟元素，所以我可以使用论文中的原始公式。

为了简洁，请考虑这个玩具示例：

def calc(N):
    nums=[0]+range(1,N+1)
    return sum(nums[1:]) #skip first element

然而，我很担心，我的结果是虚假的，因为我可以在某处偶然访问第0个元素并且不知道它。所以我变得更聪明，并使用None而不是0作为第一个元素 - 每次使用它进行算术操作都会导致运行时错误：

def calc_safe(N):
    nums=[None]+range(1,N+1) #here we use "None"
    return sum(nums[1:])

令人惊讶的是，这个小小的变化导致了pypy的巨大性能损失（即使使用当前的5.8版本） - 代码变得慢了大约10倍！这是我机器上的时间：

                    pypy-5.8    cpython
calc(10**8)         0.5 sec     5.5 sec
calc_safe(10**8)    7.5 sec     5.5 sec

作为副节点：Cpython不关心，是否使用None。

所以我的问题有两个：

编辑：正如Armin所解释的那样，并非所有列表都相同，我们可以看到，通过以下方式使用了哪种策略：

import __pypy__ 
print __pypy__.strategy(nums)

在第一种情况下，它是IntegerListStrategy，在第二种情况下是ObjectListStrategy。如果我们使用大整数值（例如2**100）而不是None，则会发生同样的情况。

Answer 1

PyPy对仅包含整数的列表有一个特例 - 它将它们存储为array.array。如果其中有“无”，则此优化不再有效。

这可以在PyPy中修复，以允许None作为一个特例...