Summary  
This chapter explains how to perform integer division and compute remainders using dedicated arithmetic operators—%/% for the quotient and %% for the remainder.  

General domain of usage  
Resource allocation

**Heltalsdivision** beräknar hur många gånger ett tal ryms i ett annat, medan **resten** visar vad som blir över.

Definition

Till exempel, att dela 16 godisbitar mellan 3 vänner ger 5 godisbitar till varje vän och en rest på 1, eftersom `16 = 5 * 3 + 1`.

## Aritmetiska operatorer
I R utförs dessa operationer med:
- `%/%` för heltalsdivision;
- `%%` för resten av en division.

# Number of candies for each friend
16 %/% 3
# Number of candies remaining
16 %% 3

# =====================================================================
# СКРЫТЫЕ ТЕСТЫ ДЛЯ user_code.R
#
# Проверка:
#   1) 435 %/% 24 → 18 (полные дни)
#   2) 435 %% 24  → 3  (оставшиеся часы)
# =====================================================================

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

# Ищем user_code.R в двух вариантах:
candidates <- c(
  testthat::test_path("..", "..", "user_code.R"),
  testthat::test_path("user_code.R")
)

# Нормализуем пути
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    = character(0),
  echo       = FALSE,
  print.eval = TRUE
)

out <- trimws(paste(res$logs, collapse = " "))

# ---------- CASE 1: 435 %/% 24 = 18 ----------
{
  ok <- grepl("([^0-9]|^)18([^0-9]|$)", out)
  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains result of 435 %/% 24 (18)",
    sprintf("Expected console output to include '18' (result of 435 %/% 24). Actual: %s", out)
  )
}

# ---------- CASE 2: 435 %% 24 = 3 ----------
{
  ok <- grepl("([^0-9]|^)3([^0-9]|$)", out)
  dynamic_test(
    ok,
    "Console output contains result of 435 %% 24 (3)",
    sprintf("Expected console output to include '3' (result of 435 %% 24). 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

Få en gedigen förståelse för R, ett av de mest använda språken för dataanalys. Utforska grundläggande datatyper och endimensionella värden, och gå sedan vidare till flerdimensionella strukturer, inklusive matriser, data frames och listor. Bygg de färdigheter som krävs för att använda R effektivt inom statistisk analys och datadrivna beslutsprocesser.

Lär dig grunderna i R-syntax, såsom aritmetik, variabler, utskriftsfunktioner och kommentarer. Fördjupa förståelsen av beräkningslogik genom övningar.

Utforska R:s datatyper och förstå deras roll i datahantering. Utveckla färdigheter i att arbeta med vektorer som grundläggande strukturer för att organisera och analysera information.

Utveckla förmågan att hantera kategoriska data effektivt. Upptäck hur man strukturerar, grupperar och tolkar värden genom att omvandla rådata till tydliga kategorier.

Förstå hur man representerar och arbetar med strukturerad tvådimensionell data. Bygg upp säkerhet i att transformera, märka och tillämpa operationer på matriser för analytiska uppgifter.

Behärska den mest använda datastrukturen i R för tabellinformation. Lär dig att organisera, transformera och extrahera insikter från dataset för att stödja datadrivna beslut.

Lär dig hur listor går utöver vektorer genom att lagra element av olika typer och längder. Utveckla förmågan att skapa, komma åt och modifiera listor för att organisera komplexa datastrukturer.

Heltalsdivision och Rester

Aritmetiska operatorer

Exempel

Lösning