Summary  
This chapter demonstrates how to add new elements to a vector and update existing ones using concatenation functions (like c() or append()) or direct assignment by index or name.  

General domain of usage  
Student grade management.

Vektoreita voidaan muokata lisäämällä uusia alkioita tai päivittämällä olemassa olevia. Tämä on hyödyllistä, kun tietorakennetta täytyy laajentaa tai arvoja korjata.

## Alkioiden lisääminen funktioilla
Käytä `c()`-funktiota tai `append()`-funktiota lisätäksesi uuden arvon vektoriin. Jos vektori on nimetty, voit tämän jälkeen antaa uudelle alkiolle nimen.

grades <- c(80, 75, 95, 100)
names(grades) <- c('Math', 'Physics', 'English', 'Literature')

# Add new grade
grades <- c(grades, 60)
names(grades)[length(grades)] <- 'Philosophy'

grades

## Elementtien lisääminen nimillä
Jos vektorilla on jo nimet, uuden alkion voi lisätä antamalla arvon suoraan uudelle nimelle.

grades <- c(80, 75, 95, 100)
names(grades) <- c('Math', 'Physics', 'English', 'Literature')

# Add new grade 
grades['Philosophy'] <- 60

grades

## Alkioiden päivittäminen
Voit myös muokata olemassa olevia arvoja joko nimen tai indeksin perusteella.

grades <- c(80, 75, 95, 100)
names(grades) <- c('Math', 'Physics', 'English', 'Literature')

# Update second grade
grades[2] <- 60
# Update Math grade by name
grades["Math"] <- 100

# =====================================================================
# 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
#       - 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]]

# Выполняем user_code.R и перехватываем консольный вывод
res <- run_user_code(
  file       = user_file,
  capture    = c("prices", "items"),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

# ---------- CASE 1 ----------
{
  p <- res$values$prices
  ok <- !is.null(p) &&
        is.numeric(p) &&
        identical(unname(p), c(340, 150, 115, 45, 180, 135))

  dynamic_test(
    ok,
    "Variable 'prices' is declared and has correct updated numeric values",
    sprintf("Expected prices = c(340,150,115,45,180,135). Got: %s",
            paste(utils::capture.output(dput(p)), collapse = " "))
  )
}

# ---------- CASE 2 ----------
{
  p <- res$values$prices
  ok <- !is.null(p) &&
        identical(names(p),
                  c("Sofa", "Armchair", "Dining table", "Dining chair", "Bookshelf", "Desk"))

  dynamic_test(
    ok,
    "Names(prices) include 'Desk' and updated 'Bookshelf'",
    sprintf("Expected names(prices) = c('Sofa','Armchair','Dining table','Dining chair','Bookshelf','Desk'). Got: %s",
            paste(utils::capture.output(dput(names(p))), collapse = " "))
  )
}

# ---------- CASE 3 ----------
{
  out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))
  # Спочатку всі назви у правильному порядку, потім усі значення
  ok <- grepl("Sofa.*Armchair.*Dining table.*Dining chair.*Bookshelf.*Desk.*340.*150.*115.*45.*180.*135", out)

  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains all updated names and values in correct order",
    sprintf("Expected console output to show names then values in order. 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

Saavuta vankka ymmärrys R:stä, yhdestä laajimmin käytetyistä kielistä data-analyysissä. Tutustu perusdatatyyppeihin ja yksiulotteisiin arvoihin, ja etene moniulotteisiin rakenteisiin, kuten matriiseihin, datafreimeihin ja listoihin. Rakenna taidot, joita tarvitaan R:n tehokkaaseen soveltamiseen tilastollisessa analyysissä ja dataohjatussa päätöksenteossa.

Opi R-syntaksin perusteet, kuten aritmetiikka, muuttujat, tulostusfunktiot ja kommentit. Vahvista ymmärrystäsi laskennallisesta logiikasta harjoitusten avulla.

Tutustu R:n tietotyyppeihin ja ymmärrä niiden rooli datan käsittelyssä. Kehitä taitoja vektorien käytössä olennaisina rakenteina tiedon järjestämisessä ja analysoinnissa.

Kehitä kykyä hallita kategorista dataa tehokkaasti. Opi, kuinka jäsentää, ryhmitellä ja tulkita arvoja muuntamalla raaka data selkeiksi kategorioiksi.

Ymmärrä, kuinka esittää ja käsitellä jäsenneltyä kaksiulotteista dataa. Vahvista osaamista matriisien muuntelussa, nimeämisessä ja operaatioiden soveltamisessa analyyttisiin tehtäviin.

Hallitse R:n yleisimmin käytetty tietorakenne taulukkomuotoisen tiedon käsittelyyn. Opi järjestämään, muuntamaan ja analysoimaan tietoaineistoja tietoon perustuvien päätösten tueksi.

Opi, kuinka listat laajentavat vektorien ominaisuuksia tallentamalla eri tyyppisiä ja pituisia alkioita. Kehitä kykyä luoda, käyttää ja muokata listoja monimutkaisten tietorakenteiden järjestämiseksi.

Vektorielementtien Muokkaaminen

Alkioiden lisääminen funktioilla

Esimerkki

Elementtien lisääminen nimillä

Esimerkki

Alkioiden päivittäminen

Esimerkki

Ratkaisu