Summary  
This chapter covers how to use basic arithmetic operators (`+`, `-`, `*`, `/`) to perform direct calculations in code without needing an explicit print function.  

General domain of usage  
Numerical computations

In R können arithmetische Ausdrücke direkt in der Konsole geschrieben werden, und das Ergebnis wird ohne die Notwendigkeit einer expliziten print-Funktion angezeigt.

## Arithmetische Operatoren
Folgende Operatoren stehen für grundlegende arithmetische Operationen zur Verfügung:
- `+` für Addition;
- `-` für Subtraktion;
- `*` für Multiplikation;
- `/` für Division.

Jede neue Operation sollte in einer neuen Zeile beginnen.

Hinweis

# =====================================================================
# СКРЫТЫЕ ТЕСТЫ ДЛЯ user_code.R
#
# КАК МЫ РАБОТАЕМ:
#  1) Один раз выполняем пользовательский файл в отдельном окружении
#     через run_user_code(...). Получаем:
#       - res$values$...  — переменные из окружения (prices, items и т.п.)
#       - res$logs        — весь печатный вывод (включая результаты выражений)
#  2) Каждый кейс — отдельный dynamic_test(...), то есть отдельная строка
#     в отчёте, с «говорящим» названием (успех/ошибка).
# =====================================================================

library(testthat)
source(testthat::test_path("helper-run_user_code.R"), local = TRUE)

# Ищем user_code.R в двух вариантах:
#  1) в корне проекта:        ../../user_code.R  (относительно tests/testthat)
#  2) рядом с тестами:        user_code.R        (внутри tests/testthat)
candidates <- c(
  testthat::test_path("..", "..", "user_code.R"),
  testthat::test_path("user_code.R")
)

# Нормализуем пути, оставляем существующие
candidates_norm <- vapply(candidates, function(p) {
  tryCatch(normalizePath(p, winslash = "/", mustWork = FALSE), error = function(e) NA_character_)
}, character(1))

exists_flags <- file.exists(candidates_norm)
if (!any(exists_flags)) {
  stop(
    sprintf(
      "user_code.R not found.\nChecked paths:\n  - %s\nWorking dir: %s",
      paste(candidates, collapse = "\n  - "),
      getwd()
    )
  )
}

user_file <- candidates_norm[which(exists_flags)[1]]  # первый найденный

# Выполняем user_code.R один раз, извлекаем переменные и перехватываем вывод
res <- run_user_code(
  file       = user_file,
  capture    = character(0),  # Не захватываем переменные, только вывод
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

# ---------- CASE 1: 30 + 24 = 54 ----------
{
  out <- paste(res$logs, collapse = " ")
  # Match "54" as standalone number (not part of 154, 54x, etc.)
  ok  <- grepl("(^|[^0-9])54([^0-9]|$)", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains result of 30 + 24 (54)",
    sprintf("Expected console output to include '54' (result of 30 + 24). Actual: %s", out)
  )
}

# ---------- CASE 2: 50 - 36 = 14 ----------
{
  out <- paste(res$logs, collapse = " ")
  # Match "14" as standalone number
  ok  <- grepl("(^|[^0-9])14([^0-9]|$)", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains result of 50 - 36 (14)",
    sprintf("Expected console output to include '14' (result of 50 - 36). Actual: %s", out)
  )
}

# ---------- CASE 3: 19 * 7 = 133 ----------
{
  out <- paste(res$logs, collapse = " ")
  # Match "133" as standalone number
  ok  <- grepl("(^|[^0-9])133([^0-9]|$)", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains result of 19 * 7 (133)",
    sprintf("Expected console output to include '133' (result of 19 * 7). Actual: %s", out)
  )
}

# ---------- CASE 4: 28 / 4 = 7 ----------
{
  out <- paste(res$logs, collapse = " ")
  # Match "7" as standalone number (not part of 17, 133, 7x, etc.)
  ok  <- grepl("(^|[^0-9])7([^0-9]|$)", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains result of 28 / 4 (7)",
    sprintf("Expected console output to include '7' (result of 28 / 4). Actual: %s", out)
  )
}

test_hidden.R

# =====================================================================
# ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ ХЕЛПЕРЫ ДЛЯ ТЕСТОВ
#
# Файл называется helper-*.R: testthat автоматически подхватывает такие
# файлы перед выполнением любых тестов в каталоге tests/testthat.
# =====================================================================

# -----------------------------------------------------------------------------
# run_user_code(...)
#  - безопасно запускает user_code.R в отдельном окружении (env)
#  - перехватывает ВЕСЬ вывод (stdout): как результаты выражений, так и print()/cat()
#  - возвращает:
#       values  — список запрошенных переменных (по именам из аргумента capture)
#       logs    — вектор строк перехваченного вывода
#       env     — окружение, где выполнялся user_code (можно исследовать при необходимости)
#
# ПАРАМЕТРЫ:
#   file        — путь к user_code.R
#   capture     — character-вектор имён переменных, которые нужно извлечь после выполнения
#   inject      — список объектов/функций, которые нужно «подложить» в среду исполнения
#                 (можно использовать для моков/маскировки опасных функций: system, file.remove и т.д.)
#   echo        — печатать код при исполнении (обычно FALSE)
#   print.eval  — ПЕЧАТАТЬ РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫРАЖЕНИЙ. Ключевая опция, чтобы строки вида
#                 `prices['Armchair']` попадали в stdout без явного print().
#
# БЕЗОПАСНОСТЬ:
#   - В базовом R нет полноценной «песочницы». Мы изолируем код в новом env,
#     но ОС-доступ не блокируется магически.
#   - Для задач онлайн-платформы можно частично «глушить» опасные вызовы через inject,
#     например:
#       inject = list(
#         system      = function(...) stop("system disabled"),
#         file.remove = function(...) stop("file.remove disabled")
#       )
# -----------------------------------------------------------------------------
run_user_code <- function(
  file = "user_code.R",
  capture = character(0),
  inject = list(),
  echo = FALSE,
  print.eval = TRUE
) {
  # Бросаем явную ошибку, если файла нет (проще диагностировать)
  stopifnot(file.exists(file))

  # Изолированное окружение: parent=baseenv() (без лишних пользовательских объектов сверху)
  env <- new.env(parent = baseenv())

  # Подмешиваем моки/данные в окружение (при необходимости)
  if (length(inject)) list2env(inject, envir = env)

  # ВАЖНО: перехватываем весь вывод выполнения файла.
  # source(..., local=env, echo, print.eval) исполняет код ВНУТРИ env.
  # print.eval=TRUE заставляет R печатать результаты выражений (как в консоли),
  # что позволяет проверять «голые» выражения без print().
  logs <- utils::capture.output(
    base::source(file, local = env, echo = echo, print.eval = print.eval)
  )

  # Собираем запрошенные значения переменных
  values <- setNames(vector("list", length(capture)), capture)
  for (nm in capture) {
    if (exists(nm, envir = env, inherits = FALSE)) {
      values[[nm]] <- get(nm, envir = env, inherits = FALSE)
    } else {
      values[[nm]] <- NULL
    }
  }

  list(values = values, logs = logs, env = env)
}

# -----------------------------------------------------------------------------
# dynamic_test(condition, success, failure)
#  - Создаёт ОДИН тест с «динамическим» названием.
#  - Если condition=TRUE → тест называется success.
#  - Если condition=FALSE → тест называется failure, и тест проваливается.
#  - Используем настоящую expectation (expect_true(TRUE)), чтобы репортёры всегда
#    печатали имя успеха (TAP, progress и т.д.).
# -----------------------------------------------------------------------------
dynamic_test <- function(condition, success, failure) {
  if (isTRUE(condition)) {
    testthat::test_that(success, {
      testthat::expect_true(TRUE)
    })
  } else {
    testthat::test_that(failure, {
      testthat::fail(failure)
    })
  }
}
# =====================================================================

helper-run_user_code.R

Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis von R, einer der am weitesten verbreiteten Sprachen für Datenanalyse. Erforschen Sie grundlegende Datentypen und eindimensionale Werte und vertiefen Sie sich anschließend in mehrdimensionale Strukturen wie Matrizen, Data Frames und Listen. Entwickeln Sie die Fähigkeiten, R effektiv in der statistischen Analyse und datenbasierten Entscheidungsfindung einzusetzen.

Erlernen Sie die Grundlagen der R-Syntax, wie Arithmetik, Variablen, Ausgabefunktionen und Kommentare. Vertiefen Sie Ihr Verständnis der rechnerischen Logik durch Übungen.

Untersuchung der Datentypen in R und deren Bedeutung für die Datenverarbeitung. Entwicklung von Fähigkeiten im Umgang mit Vektoren als grundlegende Strukturen zur Organisation und Analyse von Informationen.

Fähigkeit zur effektiven Verwaltung kategorialer Daten entwickeln. Erfahren, wie Rohdaten durch Strukturierung, Gruppierung und Interpretation in eindeutige Kategorien umgewandelt werden.

Verstehen, wie strukturierte zweidimensionale Daten dargestellt und bearbeitet werden. Sicherheit im Transformieren, Beschriften und Anwenden von Operationen auf Matrizen für analytische Aufgaben gewinnen.

Beherrschung der am häufigsten verwendeten Datenstruktur in R für tabellarische Informationen. Organisation, Transformation und Gewinnung von Erkenntnissen aus Datensätzen zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen.

Erfahren Sie, wie Listen über Vektoren hinausgehen, indem sie Elemente unterschiedlichen Typs und unterschiedlicher Länge speichern. Entwicklung der Fähigkeit, Listen zu erstellen, darauf zuzugreifen und sie zu modifizieren, um komplexe Datenstrukturen zu organisieren.

Grundlegende Arithmetik

Arithmetische Operatoren

Beispiel

Lösung