GOで二分探索木

GOで二分探索木を書いてみた。
GOのリストとパフォーマンス比較。

RANDOMSが対象のデータ構造（二分探索木、リスト）
SEARCHSが検索する値のリスト

ランダムにRANDOMSに値を入れて
SEARCHSの値でRANDOMSを検索する。

1回目
RAMDOMS len is 50
SEARCHS len is 100
BINARI SEARCH
    start: insert.
    end  : insert time: 6.375µs.
    start: search.
    end  : search result num: 50, time: 25.241µs.
GOLIST
    start: insert.
    end  : insert time: 184ns.
    start: search.
    end  : search result num: 50, time: 8.266µs.


2回目
RAMDOMS len is 122
SEARCHS len is 244
BINARI SEARCH
    start: insert.
    end  : insert time: 18.031µs.
    start: search.
    end  : search result num: 122, time: 37.397µs.
GOLIST
    start: insert.
    end  : insert time: 522ns.
    start: search.
    end  : search result num: 122, time: 63.044µs


3回目
RAMDOMS len is 500
SEARCHS len is 1000
BINARI SEARCH
    start: insert.
    end  : insert time: 124.748µs.
    start: search.
    end  : search result num: 500, time: 140.488µs.
GOLIST
    start: insert.
    end  : insert time: 7.284µs.
    start: search.
    end  : search result num: 500, time: 578.013µs.

値の個数が少ない場合はリストの方がパフォーマンスがよいが
値の個数が120個あたりで処理速度が逆転する。