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ja/docs/chapter_heap/top_k.md

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     [class]{}-[func]{top_k_heap}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="top_k.zig"
-    [class]{}-[func]{topKHeap}
-    ```
-
 合計$n$回のヒープ挿入と削除が実行され、最大ヒープサイズが$k$であるため、時間計算量は$O(n \log k)$です。この方法は非常に効率的で、$k$が小さい場合、時間計算量は$O(n)$に近づき、$k$が大きい場合でも、時間計算量は$O(n \log n)$を超えません。
 
 さらに、この方法は動的データストリームのシナリオに適しています。データを継続的に追加することで、ヒープ内の要素を維持し、最大$k$個の要素の動的更新を実現できます。