要提高程序的速度，可以从以下几个方面入手：
使用本地变量：
在循环中使用本地变量可以减少对对象属性的重复访问，从而提高性能。例如，在`sumArray`函数中，使用本地变量`length`来缓存数组长度，避免了在每次迭代中重复计算数组长度。
避免不必要的计算：
在循环外进行不变值的计算，避免在每次迭代中重复计算。例如，在`calculateCircumferences`函数中，将数组长度存储在本地变量中，避免了在每次循环中重复计算数组长度。
优化数据结构和算法：
选择合适的数据结构和算法可以显著提高程序的性能。例如，使用哈希表来提高查找速度，或者使用排序算法来优化数据排序过程。
多线程和并行计算：
利用多线程或并行计算可以充分利用多核CPU的计算能力，从而提高程序的执行速度。例如，使用Python的`multiprocessing`模块来创建多个子进程，并行处理任务。
减少上下文切换：
上下文切换会消耗系统资源，因此应尽量减少上下文切换。可以通过合理分配任务、使用线程池等方式来降低上下文切换的频率。
异步编程：
异步编程可以提高程序的响应性和资源利用率，特别是在处理I/O密集型任务时。例如，使用回调函数、Promises、Futures、async/await等机制来实现异步编程。
内存优化：
合理管理内存分配和访问策略，避免内存碎片和过度使用内存。例如，使用大页内存、合理控制内存分配策略等。
编译器优化：
利用编译器的优化选项来提高程序的执行效率。例如，在C/C++中使用`pragma GCC optimize（2）`来启用编译器优化。
算法优化：
针对具体问题选择合适的算法，避免不必要的计算和冗余操作。例如，将递归算法转换为递推算法，或者使用查表法来优化计算过程。
减少系统调用：
系统调用会带来较大的开销，应尽量减少不必要的系统调用。例如，在处理文件I/O时，可以使用缓冲区来减少系统调用的次数。
通过综合运用上述技巧，可以显著提高程序的执行速度和效率。