erlang - Erlang で効率的な二分探索を実装する

Question

PS これは SO への私の最初のエントリです。何か間違ったことをしている場合はお知らせください。修正を試みます。私はこのアルゴリズムの実装を修正するためにほぼ 1 日を費やしました。

私が現在受講しているクラスでは、3 つの実質的に異なる言語で同じ二分探索アルゴリズムの 3 つの実装を求めています。そのうちの 1 つについて、私は苦労して Erlang を試してみることにしました。これが私のコードです：

-export(main/1).

main(_) ->
    io:format("Running trials... ~n", []),
    N = [2 bsl (2 * X + 6) || X <- lists:seq(0, 7)],
    lists:foreach(fun(X) -> io:format("~p: ~p ~n", [X, time_search(X)]) end, N).

time_search(Size) ->
    A = list_to_tuple(create_list(Size)),
    Iterations = 2000000,
    time_search(A, Size + 1, 0, Iterations) / Iterations.

time_search(_, _, Sum, 0) -> Sum;
time_search(A, Key, Sum, IterationNum) ->
    Before = now(),
    bin_search(A, Key),
    time_search(A, Key, Sum + timer:now_diff(now(), Before), IterationNum - 1).

create_list(Size) -> lists:seq(1, Size).

bin_search(A, Key) -> bin_search(A, Key, 1, tuple_size(A)).

bin_search(_, _, Lower, Upper) when Lower > Upper -> false;
bin_search(A, Key, Lower, Upper) ->
    Mid = (Upper + Lower) div 2,
    Item = element(Mid, A),
    if
        Key > Item -> bin_search(A, Key, Mid + 1, Upper);
        Key < Item -> bin_search(A, Key, Lower, Mid - 1);
        true -> true
    end.

したがって、これは出力です：

128: 250.8094435 µs
512: 308.7264845 µs
2048: 368.5770285 µs
8192: 425.748134 µs
32768: 477.6267655 µs
131072: 533.340876 µs
524288: 601.023178 µs
2097152: 661.099404 µs

しかし、私の Ruby の実装と比較すると、明らかに O(lg n) から桁違いにずれています。

編集：わかりましたので、注文ではないかもしれません...かなり対数的ですが、それでも間違っているようです...

ルビー:

128: 10.4756 µs
512: 11.8172 µs
2048: 13.5328 µs
8192: 15.3139 µs
32768: 17.0915 µs
131072: 18.8721 µs
524288: 21.5237 µs
2097152: 21.7187 µs

以前はリストを使っていましたが、O(1) の取得時間がないことを知り、タプルに切り替えました。私の Erlang が非効率的に実行される原因は何ですか?

念のため、これが私のRuby実装です

def p5_BinarySearch
  n = Array.new(8){ |i| 2 << (2 * i + 6) }
  n.each { |x|
    time = timeSearch x
    puts "#{x}: #{time.round 4} µs"
  }
end

def timeSearch(size)
  values = createArray size
  iterations = 2e7.to_int
  totalTime = 0
  iterations.times{
    before = Time.now
    binarySearch(values, size + 1)
    totalTime += Time.now - before
  }
  totalTime * 1e7 / iterations
end

def createArray(size)
  (1..size).to_a
end

def binarySearch(values, key, low = 0, high = values.length - 1)
  return false if low > high
  mid = (low + high) / 2
  return binarySearch(values, key, mid + 1, high) if key > values[mid]
  return binarySearch(values, key, low, mid - 1) if key < values[mid]
  true
end

if __FILE__ == $0
  puts "Running trials..."
  p5_BinarySearch
end