# Osnovne strukture podataka u R

### Primitivni tipovi

## Logicki tip - logical (TRUE/FALSE)
1 == 1
2 == 3

# Vrednosti: TRUE i FALSE (velika slova!)

0 == FALSE

# Operatori kao u drugim jezicima:
# > < == <= >= && || ! xor
!(FALSE || TRUE) && FALSE
5 > 2

## Brojevi - numeric (uvek double interno)
5 + 6
3 / 2 # = 1.5

class(5)

## Celi brojevi - integer (interno int (ili long))
5L
class(5L)
5L / 3L # deljenje je uvek realno

# celobrojno deljenje:
5 %/% 3

# operacije nad brojevima:
# + - * /
# ^ - stepenovanje
5 ^ 2
# %/% - celobrojno deljenje
# %% - ostatak pri deljenju
5 %/% 3
5 %% 3

# postoje elementarne funkcije sin, cosin, asin, tan, log, exp, itd.
sin(log(exp(pi)))
# nije bas nula nego 1.2246 * 10^(-16)
sin(log(exp(pi))) == 0
abs(sin(log(exp(pi)))) < 1e-15

## Stringovi - character (ne postoji razlika izmedju karaktera i stringova)
class("softveri")
class('s')

# moze se koristiti i ' i ". Izaberite sta god, ali
# se drzite jedne iste notacije

# spajanje:
paste("a", "b") # spaja i odvoji razmakom
paste0("a", "b") # spaja bez razmaka
paste("Broj:", 5)

paste("Ja", "matf", sep = " <3 ")

paste(1, 2, 3, sep = " < ")

# c stil formatiranja
sprintf("Broj %d. Izvucen je broj %d", 7, 8)
sprintf("Broj %.2f", pi)

# instaliranje paketa:
install.packages("glue")
# glue je koristan paket za rad sa stringovima

library(glue)
glue("{who} <3 {what}", who = "ja", what = "matf")
glue("{number} == {number}", number = 6)

num <- 42
glue("{num} je 42")

glue("{num + 1} je 43")

glue("{num + 1} je 43",
     "- {num + 1} je 43")

### Vektor

# vektori se prave funkcijom "c" (c = combine)
c(1, 2, 3)
1:3
10:15

class(c(1, 2, 3))

length(5)
length(1:5)

seq(1, 16, by = 2) # by odredjuje korak
seq(1, 10, length.out = 100)

vec1 <- c(1, 2, 45, 65)
vec2 <- c(3, 4, 42, 62)

# funckije nad vektorima, sum, mean, median, itd.
sum(vec1)
median(vec1)
summary(vec1)

# sve operacije nad brojevima se mogu primeniti i na vektore, a primenjuju
# se element po element
# npr: R: vec1 * vec2
#      MATLAB: vec1 .* vec2

vec1 + vec2
c(1, 2, 3, 4) ^ c(2, 2, 2, 2)
c(1, 2, 3, 4) ^ 2

c(2,2,2,2) == rep(2,4)
rep(2,4)

sin(vec1)
exp(log(vec1))

# vektori mogu sadrzati elemente istog primitivnog tipa!
class(c(1, "s"))
# uvek uzima najfleksibilniji tip:
# logical < integer < numeric < string
c(TRUE, 2L, 3)

# logicki operatori su vektorizovani
1:5 <= c(1, 1, 2, 2, 3)

# postoje any i all
any(1:5 <= c(1, 1, 2, 2, 3))
all(1:5 <= c(1, 1, 2, 2, 3))

###### R INFERNO 1  ###
# Obratiti paznju na & i &&, kao i | i ||
A <- c(FALSE, TRUE, TRUE, FALSE)
B <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
# & i | rade vektorski
A & B
A | B

A && B
A || B

### Matrice
matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3)
matrix(c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3), nrow = 3)
A <- matrix(c(1, 1, 1,
              2, 2, 2,
              3, 3, 3),
            nrow = 3, byrow = TRUE)

# operacije nad matricama
# transponovanje
t(A)

# matricno mnozenje %*%
A %*% A

# element po element
A * A

# npr. skalarno mnozenje
u <- c(1, 2, 3)
v <- c(4, 5, 6)

sum(u * v)
t(u) %*% v


class(sum(u * v)) # numeric
class(t(u) %*% v) # matrix

as.numeric(t(u) %*% v)

as.matrix(u) # vektori su kolone


# Generisanje slucajnih brojeva
runif(10, -1, 1)
rnorm(10)
hist(rnorm(1000)) # hist - histogram

hist(rexp(1000))
hist(rt(1000, df = 3))

# vratimo se na matrice
random_matrix <- matrix(rnorm(20), nrow = 5)
random_matrix

random_matrix[2, 2]
random_matrix[1, 3]

options(width = 160) # vise mesta za print

random_matrix[, 2] # 2. kolona
random_matrix[3, ] # 3. vrsta

random_matrix[c(2, 4), ] # 2 i 4 vrsta

random_matrix[, c(1,2)]

random_matrix
random_matrix[c(1,3), c(2, 4)]

# indeksiranje vektora

random_vector <- rnorm(6)
random_vector

random_vector > 0
random_vector[random_vector > 0]

random_vector[c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE)]

random_vector[2]
random_vector[-2]
random_vector[-c(2, 4)]

#### Liste

# Za razliku od vektora i matrica, lista moze da sadrzi
# elemente razlicitog primitivnog tipa

dummy_list <- list(c(1, 2, 3),
                   c("a", "b"),
                   c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE))
dummy_list

nested_list <- list(list(c(1, 2, 3), 5:7),
                    c("a", "b"),
                    c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE))
nested_list

length(nested_list[[2]])
length(nested_list[2])

nested_list[3]

named_list <- list(brojevi = 1:5,
                   slova = c("a", "b"))

named_list$brojevi
named_list[[1]]



is_even <- function(number) {
  return(number %% 2 == 0)
}

is_even(5)
is_even(4)
is_even(1:5)