Summary  
This chapter explains how to use integer division and remainder operators to compute quotient and leftover values in code.

General domain of usage  
Resource allocation (e.g., dividing discrete items evenly among recipients)

**Цілочисельне ділення** визначає, скільки разів одне число міститься в іншому, а **остача** показує, що залишається після ділення.

Визначення

Наприклад, якщо поділити 16 цукерок між 3 друзями, кожен отримає по 5 цукерок, а залишиться 1 цукерка, оскільки `16 = 5 * 3 + 1`.

## Арифметичні оператори
У R ці операції виконуються за допомогою:
- `%/%` для цілочисельного ділення;
- `%%` для залишку від ділення.

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

# =====================================================================
# tests/testthat/test-task.R
# =====================================================================

library(testthat)

test_that("Runs user_code.R without errors", {
  expect_error(run_user_code(file = "user_code.R"), NA)
})

test_that("Prints correct results for 435 hours", {
  res <- run_user_code(file = "user_code.R", echo = FALSE, print.eval = TRUE)
  out <- paste(res$logs, collapse = "\n")

  # With print.eval=TRUE and echo=FALSE, R prints RESULTS of expressions:
  # 435 %/% 24 -> 18
  # 435 %%  24 -> 3

  dynamic_test(
    grepl("18", out),
    success = "Correct full days printed (18)",
    failure = paste0("Expected to see 18 in output, got:\n", out)
  )

  dynamic_test(
    grepl("3", out),
    success = "Correct remaining hours printed (3)",
    failure = paste0("Expected to see 3 in output, got:\n", out)
  )
})

test_that("Uses %/% and %% operators", {
  code <- paste(readLines("user_code.R", warn = FALSE), collapse = "\n")

  dynamic_test(
    grepl("%/%", code, fixed = TRUE),
    success = "Uses integer division operator %/%",
    failure = "Expected %/% to be used in user_code.R"
  )

  dynamic_test(
    grepl("%%", code, fixed = TRUE),
    success = "Uses modulo operator %%",
    failure = "Expected %% to be used in user_code.R"
  )
})


test_hidden.R

# =====================================================================
# helper-run.R
# =====================================================================

run_user_code <- function(
  file = "user_code.R",
  capture = character(0),
  inject = list(),
  echo = FALSE,
  print.eval = TRUE
) {
  stopifnot(file.exists(file))

  env <- new.env(parent = baseenv())
  if (length(inject)) list2env(inject, envir = env)

  logs <- utils::capture.output(
    base::source(file, local = env, echo = echo, print.eval = print.eval)
  )

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

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

dynamic_test <- function(condition, success, failure) {
  testthat::test_that(
    if (isTRUE(condition)) success else failure,
    {
      if (isTRUE(condition)) {
        testthat::expect_true(TRUE)
      } else {
        testthat::fail(failure)
      }
    }
  )
}


helper-run_user_code.R

Отримайте ґрунтовне розуміння R, однієї з найпоширеніших мов для аналізу даних. Дослідіть основні типи даних та одновимірні значення, а потім переходьте до багатовимірних структур, включаючи матриці, дата-фрейми та списки. Сформуйте навички, необхідні для ефективного застосування R у статистичному аналізі та прийнятті рішень на основі даних.

Вивчіть основи синтаксису R, такі як арифметика, змінні, функції виведення та коментарі. Поглибте розуміння обчислювальної логіки за допомогою вправ.

Дослідження типів даних у R та розуміння їхньої ролі в обробці даних. Формування навичок роботи з векторами як основними структурами для організації та аналізу інформації.

Розвиток навичок ефективного керування категоріальними даними. Ознайомлення зі структуризацією, групуванням і інтерпретацією значень шляхом перетворення сирих даних у чіткі категорії.

Зрозумійте, як представляти та працювати зі структурованими двовимірними даними. Формування впевненості у трансформації, маркуванні та застосуванні операцій до матриць для аналітичних завдань.

Оволодійте найпоширенішою структурою даних в R для табличної інформації. Навчіться організовувати, трансформувати та отримувати аналітичні висновки з наборів даних для підтримки прийняття рішень на основі даних.

Дізнайтеся, як списки виходять за межі векторів, зберігаючи елементи різних типів і довжин. Розвивайте навички створення, доступу та модифікації списків для організації складних структур даних.

Цілочисельне Ділення та Залишки

Арифметичні оператори

Приклад

Цілочисельне Ділення та Залишки

Арифметичні оператори

Приклад

Рішення