Acabo de comparar tus bucles con const arr2 = [...arr1, ...arr1] con 100k elementos en una matriz en Chrome. Los resultados:

 For loops: 291 ops/s Ellipsis: 513 ops/s

Entonces [...arr1, ...arr1] fue más rápido en un 43%. Puede continuar y probar más en otros navegadores y/o en diferentes tamaños de matriz.

Use Array.concat() funciona en el 30% del tiempo que toma ...Array , que toma alrededor del 66% del tiempo que toma Array.push()

La siguiente prueba utiliza una matriz con 10 000 elementos y registra el tiempo total necesario para realizar cada método 100 000 veces. Se tarda unos 30 segundos en completar las pruebas en mi máquina. Obtengo resultados como:

 wait for it ... push: 14853 spread: 9332 concat: 3063 

 const n = 100000 const a = [...Array(n/10).keys()] console.log("wait for it ...") const concatTest = () => { let b const s = Date.now() // go for (let i = 0; i < n; i++) { b = a.concat(a) } console.log('concat:', Date.now() - s) // time } const spreadTest = () => { let c const t = Date.now() // go for (let j = 0; j < n; j++) { c = [...a, ...a] } console.log('spread:', Date.now() - t) // time concatTest() } const pushTest = () => { let d const u = Date.now() // go for (let k = 0; k < n; k++) { d = [] for (let x of a) { d.push(x) } for (let x of a) { d.push(x) } } console.log('push:', Date.now() - u) // time spreadTest() } pushTest()

Su complejidad de tiempo aquí es O(N) (mientras realiza 2N operaciones, ignoramos la constante 2), donde N es el tamaño de arr . Una complejidad de tiempo más optimizada significaría hacer que su código se ejecute en tiempo sublineal, lo que no es posible aquí, ya que necesita mirar cada número en arr1 al menos una vez para poder insertarlo en su nueva matriz. Puede hacer algunos ajustes para mejorar el tiempo de ejecución de su código en general (como han mostrado otras respuestas), pero eso no mejorará la complejidad del tiempo de su solución (ya que son dos cosas diferentes).