为什么从Python中的列表中删除不必要的项目时计算时间会减少

在过去的几天里，我一直在尝试更好地理解计算复杂性以及如何改进Python代码。为此，我尝试了不同的函数来计算斐波那契数，比较了如果我做了一些小的改动，脚本将运行多长时间。

我正在使用列表计算斐波那契数，将列表中元素-2和-1的总和相加。

我很困惑地发现，如果在循环中添加.pop（），删除列表中不需要的元素，我的脚本运行速度将大大提高。我不明白为什么会这样。循环中的每一步，计算机都会做另外一件事。因此，我未经训练的直觉表明这应该增加计算时间。当列表很长时，“查找”列表的最后一个元素会慢很多吗？

这是我的代码：

import time
import numpy as np

def fib_stack1(n):
    """ Original function """
    assert type(n) is int, 'Expected an integer as input.'
    if n < 2:
        return n
    else:
        stack = [0, 1]
        for i in range(n-1):
            stack.append(stack[-1] + stack[-2])
        return stack[-1]

def fib_stack2(n):
    """ Modified function """
    assert type(n) is int, 'Expected an integer as input.'
    if n < 2:
        return n
    else:
        stack = [0, 1]
        for i in range(n-1):
            stack.append(stack[-1] + stack[-2])
            ### CHANGE ###
            stack.pop(-3)
            ##############
        return stack[-1] 


rec1 = []
rec2 = []
for _ in range(10):
    t1 = time.time()
    fib_stack1(99999)  
    t2 = time.time()
    rec1.append(t2-t1)
    t1 = time.time()
    fib_stack2(99999)  
    t2 = time.time()
    rec2.append(t2-t1)
print(np.array(rec1).mean())
print(np.array(rec2).mean())

输出如下：

# Original 
0.26878631115
# Modified
0.145034956932