Remove incomplete zig code from docs. (#1837)

ja/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md

@@ -316,12 +316,6 @@
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title=""
-
-    ```
-
 ## 計算方法
 
 空間計算量を計算する方法は時間計算量とほぼ同様で、統計対象を「操作数」から「使用空間のサイズ」に変更するだけです。
@@ -468,12 +462,6 @@
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title=""
-
-    ```
-
 **再帰関数では、スタックフレーム空間を考慮に入れる必要があります**。以下のコードを考えてみましょう：
 
 === "Python"
@@ -712,12 +700,6 @@
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title=""
-
-    ```
-
 `loop()`関数と`recur()`関数の時間計算量は両方とも$O(n)$ですが、それらの空間計算量は異なります。
 
 - `loop()`関数はループ内で`function()`を$n$回呼び出し、各反復の`function()`は返ってそのスタックフレーム空間を解放するため、空間計算量は$O(1)$のままです。

ja/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md

@@ -177,21 +177,6 @@
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title=""
-    // 特定の操作プラットフォーム下で
-    fn algorithm(n: usize) void {
-        var a: i32 = 2; // 1 ns
-        a += 1; // 1 ns
-        a *= 2; // 10 ns
-        // n回ループ
-        for (0..n) |_| { // 1 ns
-            std.debug.print("{}\n", .{0}); // 5 ns
-        }
-    }
-    ```
-
 上記の方法を使用すると、アルゴリズムの実行時間は$(6n + 12)$ nsとして計算できます：
 
 $$
@@ -441,29 +426,6 @@ $$
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title=""
-    // アルゴリズムAの時間計算量：定数オーダー
-    fn algorithm_A(n: usize) void {
-        _ = n;
-        std.debug.print("{}\n", .{0});
-    }
-    // アルゴリズムBの時間計算量：線形オーダー
-    fn algorithm_B(n: i32) void {
-        for (0..n) |_| {
-            std.debug.print("{}\n", .{0});
-        }
-    }
-    // アルゴリズムCの時間計算量：定数オーダー
-    fn algorithm_C(n: i32) void {
-        _ = n;
-        for (0..1000000) |_| {
-            std.debug.print("{}\n", .{0});
-        }
-    }
-    ```
-
 下図はこれら3つのアルゴリズムの時間計算量を示しています。
 
 - アルゴリズム`A`には1つの印刷操作のみがあり、その実行時間は$n$とともに増加しません。その時間計算量は「定数オーダー」と考えられます。
@@ -641,20 +603,6 @@ $$
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title=""
-    fn algorithm(n: usize) void {
-        var a: i32 = 1; // +1
-        a += 1; // +1
-        a *= 2; // +1
-        // n回ループ
-        for (0..n) |_| { // +1 (毎回i++が実行される)
-            std.debug.print("{}\n", .{0}); // +1
-        }
-    }
-    ```
-
 アルゴリズムの操作数を入力サイズ$n$の関数として表す関数を$T(n)$とすると、以下の例を考えてみましょう：
 
 $$
@@ -902,27 +850,6 @@ $f(n)$が決まれば、時間計算量$O(f(n))$が得られます。しかし
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title=""
-    fn algorithm(n: usize) void {
-        var a: i32 = 1;     // +0 (技法1)
-        a = a + @as(i32, @intCast(n));        // +0 (技法1)
-
-        // +n (技法2)
-        for(0..(5 * n + 1)) |_| {
-            std.debug.print("{}\n", .{0});
-        }
-
-        // +n*n (技法3)
-        for(0..(2 * n)) |_| {
-            for(0..(n + 1)) |_| {
-                std.debug.print("{}\n", .{0});
-            }
-        }
-    }
-    ```
-
 以下の式は、簡略化前後のカウント結果を示しており、どちらも$O(n^2)$の時間計算量に導きます：
 
 $$