# Aprende a utilizar el subsetting en R para evitar bucles
# Ejercicio 1: Inicializacion al subsetting ####
#   Crea un vector aleatorio 'v' de 25 componentes en el intervalo [0, 10] 
#   utilizando runif(x, min, max)

#   Preguntale a R qué elementos son mayores o iguales que 5 utilizando 'v>=5',
#   Asígnalo a una variable 'w' y ejecuta el programa para que te lo muestre 

#   El comando 'y >= x' computa un vector o matriz con las mismas dimensiones de
#   'y' asignando 'TRUE' a los elementos que cumplen la condición (en este caso
#   ser mayores o iguales a x) y 'FALSE' a los que no lo cumplen. Esto es muy util
#   porque, internamente, R corre los bucles if{} con la condicion y for{} para
#   recorrer toda el vector o matriz.

#   En el calculo numerico, R considera los 'TRUE' como 1 y los 'FALSE' como 0.
#   Gracias a esto, podemos obtener el numero de elementos que cumplen una 
#   condicion con la funcion sum(). Obten el numero de componentes mayores que 
#   5 del vector 'v' sumando todas las componentes del vector 'w' (que contiene
#   tantos TRUE como elementos de 'v' mayores o iguales a 5). Asignalo a 'p'. 
#   Nos estamos ahorrando los contadores en bucles (sum_w <- sum_w + 1)

#   Hemos obtenido el numero de componentes iguales o mayores que 5 pero ahora 
#   queremos saber el valor numerico de esos elementos. Para ello, en R se puede
#   utilizar el comando 'v[v>=5]': esto computa los valores de v que obtienen 
#   TRUE al aplicarles la condicion (en este caso, los valores de v mayores o
#   iguales que 5). Crea un vector 'z' con los elementos mayores o iguales que 5
#   del vector 'v'


# Ejercicio 2: Asignacion de escanos y ley D'Hondt (practica 5) con subsetting ####

#  Para entender este ejercicio es necesario haber realizado y comprendido la 
#  practica 5. En vez de crear contadores para iterarar por cada escano (bucle while)
#  obteniendo cada vez el elemento maximo de la matriz (bucles for e if), vamos
#  a utilizar subsetting para comparar todos los elementos con el valor minimo
#  que va a recibir un escano. Posteriormente, vamos a contar por filas (bucle for)
#  la cantidad de elementos que cumplen la condicion y, por tanto, reciben escano.
#  Se cuenta por filas porque cada una corresponde a un partido. Empecemos!

#  Inicializa una funcion 'AsignacionEscanos2' que acepte como argumentos el vector
#  votos  y el numero de escanos en una variable 'nesc'.

#  Obten el numero de partidos con la longitud del vector 'votos' y asignalo a 
#  'npart'. Inicializa tambien una matriz A de 0s con tantas columnas como numero 
#  de escanos y tantas filas como numero de partidos.
#  Inicializa tambien el vector 'Asigna_escan' con tantos 0s como numero de partidos
#  usando un bucle o la funcion rep(0,npart)

#  Rellena la matriz A con un bucle for que itere de 1 hasta el numero de escanos
#  rellenando cada columna de A (A[,i]) con el vector 'votos' dividido por la 
#  iteracion (votos/i). Estamos creando la matriz propia de la ley D'hondt. 


#  Para conocer el valor minimo que va a recibir un escano, piensa en un ejemplo
#  simple: si se van a asignar 10 escanos, el ultimo valor que recibe escano es 
#  el decimo elemento mayor de la matriz A; es decir, que si convertimos la matriz
#  A en un vector y lo ordenamos, el ultimo valor que recibe escano se encontrara en
#  A[10]. Si se asignan 'nesc' escanos, se encontrara en A[nesc]. Vamos alla!

#  Crea un vector 'a' con todos los valores de 'A' desglosados utilizando la 
#  funcion as.vector: 'a <- as.vector(A)'. Ordena el vector de mayor a menor
#  utilizando: 'a <- sort(a, decreasing = TRUE)'

#  Ya sabemos que solo los elementos de 'A' mayores o iguales a 'a[nesc]' recibiran
#  escano. Sin embargo, hay que saber que el numer  de escanos que recibe el 
#  partido 'i' es el numero de elementos mayores que a[nesc] en la fila 'i' de la
#  matriz 'A'. Se puede proceder de varias maneras, se muestran dos: 

#  METODO 1: Crea una matriz 'B' que asigne TRUE a los elementos mayores o iguales a 'a[nesc]'
#  de la matriz 'A'. En la resolucion he omitido este paso ya que al aplicar operadores
#  logicos, R ya crea una matriz de por si.

#  Inicializa un bucle que itere desde 1 hasta el numero de filas de A (que 
#  equivale al numero de partidos). En el interior, asigna el elemento i del
#  vector 'Asigna_escan' a la suma de los elementos de la fila i de la matriz
#  B: 'sum(B[i,])'. YA ESTA! ESE ES TU RESULTADO

#  METODO 2 (salta este metodo hasta que el anterior funcione): Se puede utilizar
#  la funcion rowSum() para sumar por filas una matriz. Suma la matriz 'B' 
#  (o 'A >= 5') y asignalo a Asigna_escan).

#  Con la funcion 'return()', obten el vector Asigna_escan, cierra la funcion
#  y compruebala con los siguientes datos: 
nesc=350
votos=c(6752983, 5019869, 3640063, 3097185, 1637540, 869934, 577055, 527375,
        377423, 276519, 244754, 226469, 123981, 119597, 98448, 68580, 19696)
#  Deberias obtener:
#  102  76  55  46  24  13   8   7   5   4   3   3   1   1   1   1   0