パフォーマンスの問題

私は時系列で作業してtype TSeries = [(Day, Double)]いますがDay、さらに処理するために最初の要素をDoubleに変換する必要があります（プロットなど）。

日付範囲を対応する倍精度範囲[lobound、upbound]にマッピングします。ここで、最も早い日付はloboundにマップされ、最も遅い日付はupboundにマップされます。これは基本的な変換です。それを実装するには、最初に日付範囲の最小値と最大値を取得する必要があります。パフォーマンスの問題が発生しましたが、正確な理由と修正方法がわかりません。

コードは次のとおりです（時系列はソートされているとは想定されていません）。

module Main where

import Data.Time (Day, fromGregorian, diffDays)

type TSeries = [(Day, Double)]

-- time-series to (Double, Double) mapping function
toDbl :: (Day -> Double) -> TSeries -> [(Double, Double)]
toDbl mapX ts = map (\(d,x) -> (mapX d, x)) ts

-- Day to Double mapping function - fast
mapDays1 :: (Day, Double) -> (Day, Double) -> Day -> Double
mapDays1 (d0,x0) (d1,x1) d = ((fromIntegral $ diffDays d d0) * x1 + (fromIntegral $ diffDays d1 d) * x0) / diff10
    where diff10 = fromIntegral $ diffDays d1 d0

-- Day to Double mapping function - slow
mapDays2 :: TSeries -> Double -> Double -> Day -> Double
mapDays2 ts x0 x1 d = mapDays1 (d0,x0) (d1,x1) d
    where d0 = minimum $ map fst ts
          d1 = maximum $ map fst ts

-- example time-series
func :: Int -> Double
func d = sin $ pi / 14 * (fromIntegral d)
ts = [(fromGregorian y m d, func d) | y <- [2000..2016], m <- [1..12], d <- [1..28]] :: TSeries

-- speed test
main = do
    let mindate = minimum $ map fst ts
        maxdate = maximum $ map fst ts
        test1 = toDbl (mapDays1 (mindate,0.0) (maxdate,100.0)) ts
        test2 = toDbl (mapDays2 ts 0.0 100.0) ts

    -- print $ sum $ map fst test1 -- this is fast
    print $ sum $ map fst test2 -- this is slow

私が実行するテスト（X軸、最初に要素を合計）は関係ありませんが、単純であり、パフォーマンスの問題をよく示しています。

基本的にmapDays1とmapDays2は同じですが、適切なスケーリングを取得するには、最小日付と最大日付を外部で計算してmapDays1に渡す必要がありますが、これはmapDays2内で「内部的に」行われます。

問題は、mapDays2がmapDays1バージョンと比較して非常に遅いことです。最小計算と最大計算が（1回ではなく）何度も呼び出されると思われますが、その理由がわかりません。また、mapDays2を修正してmapDays1と同様のパフォーマンスを得る方法がわかりません。