build

ja/docs/chapter_hashing/hash_algorithm.md

@@ -296,18 +296,6 @@ index = hash(key) % capacity
     [class]{}-[func]{rot_hash}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="simple_hash.zig"
-    [class]{}-[func]{addHash}
-
-    [class]{}-[func]{mulHash}
-
-    [class]{}-[func]{xorHash}
-
-    [class]{}-[func]{rotHash}
-    ```
-
 各ハッシュアルゴリズムの最後のステップが大きな素数$1000000007$の剰余を取ることで、ハッシュ値が適切な範囲内にあることを保証していることが観察されます。なぜ素数の剰余を取ることが強調されるのか、または合成数の剰余を取ることの欠点は何かを考える価値があります。これは興味深い質問です。
 
 結論として：**大きな素数を剰余として使用することで、ハッシュ値の均等分散を最大化できます**。素数は他の数と共通因子を持たないため、剰余演算によって引き起こされる周期的パターンを減らし、ハッシュ衝突を回避できます。
@@ -611,12 +599,6 @@ $$
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="built_in_hash.zig"
-
-    ```
-
 多くのプログラミング言語では、**不変オブジェクトのみがハッシュ表の`key`として機能できます**。リスト（動的配列）を`key`として使用する場合、リストの内容が変更されると、そのハッシュ値も変更され、ハッシュ表で元の`value`を見つけることができなくなります。
 
 カスタムオブジェクト（連結リストノードなど）のメンバー変数は可変ですが、ハッシュ可能です。**これは、オブジェクトのハッシュ値が通常そのメモリアドレスに基づいて生成されるためです**。オブジェクトの内容が変更されても、メモリアドレスは同じままなので、ハッシュ値は変更されません。

ja/docs/chapter_hashing/hash_collision.md

@@ -414,12 +414,6 @@ comments: true
     [class]{HashMapChaining}-[func]{}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="hash_map_chaining.zig"
-    [class]{HashMapChaining}-[func]{}
-    ```
-
 連結リストが非常に長い場合、クエリ効率$O(n)$が悪いことは注目に値します。**この場合、リストを「AVL木」または「赤黒木」に変換して**、クエリ操作の時間計算量を$O(\log n)$に最適化できます。
 
 ## 6.2.2   オープンアドレス法
@@ -886,12 +880,6 @@ comments: true
     [class]{HashMapOpenAddressing}-[func]{}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="hash_map_open_addressing.zig"
-    [class]{HashMapOpenAddressing}-[func]{}
-    ```
-
 ### 2.   二次プローブ
 
 二次プローブは線形プローブに似ており、オープンアドレス法の一般的な戦略の1つです。衝突が発生した場合、二次プローブは単純に固定ステップ数をスキップするのではなく、「プローブ回数の二乗」に等しいステップ数、つまり$1, 4, 9, \dots$ステップをスキップします。

ja/docs/chapter_hashing/hash_map.md

@@ -283,12 +283,6 @@ comments: true
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="hash_map.zig"
-
-    ```
-
 ハッシュ表を走査する一般的な方法は3つあります：キー値ペアの走査、キーの走査、値の走査。以下はコード例です：
 
 === "Python"
@@ -480,12 +474,6 @@ comments: true
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="hash_map.zig"
-    // Zigの例は提供されていません
-    ```
-
 ## 6.1.2   ハッシュ表の簡単な実装
 
 まず、最も簡単なケースを考えてみましょう：**配列のみを使ってハッシュ表を実装すること**。ハッシュ表において、配列の各空きスロットは<u>バケット</u>と呼ばれ、各バケットはキー値ペアを格納できます。したがって、クエリ操作は`key`に対応するバケットを見つけ、そこから`value`を取得することになります。
@@ -864,14 +852,6 @@ index = hash(key) % capacity
     [class]{ArrayHashMap}-[func]{}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="array_hash_map.zig"
-    [class]{Pair}-[func]{}
-
-    [class]{ArrayHashMap}-[func]{}
-    ```
-
 ## 6.1.3 &nbsp; ハッシュ衝突とリサイズ
 
 本質的に、ハッシュ関数の役割は、すべてのキーの入力空間全体を、すべての配列インデックスの出力空間にマッピングすることです。しかし、入力空間は出力空間よりもはるかに大きいことがよくあります。したがって、**理論的には、「複数の入力が同じ出力に対応する」ケースが常に存在します**。