build

ja/docs/chapter_dynamic_programming/dp_problem_features.md

@@ -160,12 +160,6 @@ $$
     [class]{}-[func]{min_cost_climbing_stairs_dp}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="min_cost_climbing_stairs_dp.zig"
-    [class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDP}
-    ```
-
 下の図は上記コードの動的プログラミングプロセスを示しています。
 
 ![階段登りの最小コストの動的プログラミングプロセス](dp_problem_features.assets/min_cost_cs_dp.png){ class="animation-figure" }
@@ -284,12 +278,6 @@ $$
     [class]{}-[func]{min_cost_climbing_stairs_dp_comp}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="min_cost_climbing_stairs_dp.zig"
-    [class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDPComp}
-    ```
-
 ## 14.2.2   無記憶性
 
 無記憶性は動的プログラミングが問題解決に効果的であることを可能にする重要な特徴の1つです。その定義は：**特定の状態が与えられたとき、その将来の発展は現在の状態のみに関連し、過去に経験したすべての状態とは無関係である**。
@@ -459,12 +447,6 @@ $$
     [class]{}-[func]{climbing_stairs_constraint_dp}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="climbing_stairs_constraint_dp.zig"
-    [class]{}-[func]{climbingStairsConstraintDP}
-    ```
-
 上記のケースでは、前の状態のみを考慮すればよいため、状態定義を拡張することで依然として無記憶性を満たすことができます。しかし、一部の問題では非常に深刻な「状態効果」があります。
 
 !!! question "障害物生成付き階段登り"