「様々な言語でMap, Filter, Reduceを実現してみた」をRust&Rubyでやってみた

これは何？

様々な言語でMap, Filter, Reduceを実現してみた(1)の記事を見てRustとRubyでやってみたというだけの記事です。

環境

• MacBook Pro (2018)
• macOS Mojave 10.14.4
• rustc 1.34.1
• ruby 2.6.2p47

コード

※制限事項「生成したデータはイテレータオブジェクトではなく、実体データの集合になるようにした」に則ってコードを修正済み

Rust

fn main() {
    let a = (0..10_000_000).collect::<Vec<i64>>();
    let res = a
        .iter()
        .map(|a| a * 2)
        .filter(|&a| a % 3 == 0)
        .fold(0, |acc, x| acc + x);
    println!("{}", res);
}

Ruby

class Integer
  def twice
    self * 2
  end

  def div3?
    self % 3 == 0
  end
end

a = (0..10_000_000 - 1).to_a
puts a.map(&:twice).select(&:div3?).sum

計測

mfr.rsおよびmfr.rbというファイル名にしました。

Rustの場合

$ cargo b --bin mfr --release
$ time ./target/release/mfr
33333336666666

real    0m0.016s
user    0m0.012s
sys     0m0.003s

環境差異があるとはいえ、元記事のC++のケースより速いのはなぜでしょう…？

（追記）ルール違反してた。

• 生成したデータはイテレータオブジェクトではなく、実体データの集合になるようにした

というわけで、Rangeオブジェクトのままmap/filter/foldするのではなく、一旦Vec<i64>にcollectしてから実行するように修正。Rubyも同様。

$ time for i in `seq 1 1000`; do ./target/release/mfr ; done
(中略)
33333336666666

real    1m4.037s
user    0m29.641s
sys     0m31.654s

1回あたりの処理にかかる時間はおよそ12msec。標準出力に吐く処理で3msecぐらい（文字列を出力するプログラムで測った）なので、コンパイル時に計算しているわけではなさそうです。

だいたい1処理あたり64msですね。それでも微妙に元記事のC++のケースより少し速い。

Rubyの場合

上記環境での1回の実行で1.9秒ぐらいかかった。

$ time ruby mfr.rb 
33333336666666

real    0m1.946s
user    0m1.777s
sys     0m0.129s