build

ja/docs/chapter_tree/array_representation_of_tree.md

@@ -134,12 +134,6 @@ comments: true
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title=""
-
-    ```
-
 ![任意の種類の二分木の配列表現](array_representation_of_tree.assets/array_representation_with_empty.png){ class="animation-figure" }
 
 <p align="center"> 図 7-14 &nbsp; 任意の種類の二分木の配列表現 </p>
@@ -480,12 +474,6 @@ comments: true
     [class]{ArrayBinaryTree}-[func]{}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="array_binary_tree.zig"
-    [class]{ArrayBinaryTree}-[func]{}
-    ```
-
 ## 7.3.3 &nbsp; 利点と制限
 
 二分木の配列表現には以下の利点があります：

ja/docs/chapter_tree/avl_tree.md

@@ -225,12 +225,6 @@ AVL木に関連する操作ではノードの高さを取得する必要があ
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title=""
-
-    ```
-
 「ノードの高さ」とは、そのノードから最も遠い葉ノードまでの距離、つまり通過する「辺」の数を指します。重要なのは、葉ノードの高さは$0$で、nullノードの高さは$-1$であることです。ノードの高さを取得し、更新するための2つのユーティリティ関数を作成します：
 
 === "Python"
@@ -361,14 +355,6 @@ AVL木に関連する操作ではノードの高さを取得する必要があ
     [class]{AVLTree}-[func]{update_height}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="avl_tree.zig"
-    [class]{AVLTree}-[func]{height}
-
-    [class]{AVLTree}-[func]{updateHeight}
-    ```
-
 ### 2.   ノードの平衡因子
 
 ノードの<u>平衡因子</u>は、そのノードの左部分木の高さから右部分木の高さを引いた値として定義され、nullノードの平衡因子は$0$として定義されます。後で使いやすくするため、ノードの平衡因子を取得する機能も関数にカプセル化します：
@@ -471,12 +457,6 @@ AVL木に関連する操作ではノードの高さを取得する必要があ
     [class]{AVLTree}-[func]{balance_factor}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="avl_tree.zig"
-    [class]{AVLTree}-[func]{balanceFactor}
-    ```
-
 !!! tip
 
     平衡因子を$f$とすると、AVL木の任意のノードの平衡因子は$-1 \le f \le 1$を満たします。
@@ -626,12 +606,6 @@ AVL木の特徴的な機能は「回転」操作で、これは二分木の中
     [class]{AVLTree}-[func]{right_rotate}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="avl_tree.zig"
-    [class]{AVLTree}-[func]{rightRotate}
-    ```
-
 ### 2. &nbsp; 左回転
 
 対応して、上記の不平衡二分木の「鏡像」を考慮すると、下図に示す「左回転」操作を実行する必要があります。
@@ -761,12 +735,6 @@ AVL木の特徴的な機能は「回転」操作で、これは二分木の中
     [class]{AVLTree}-[func]{left_rotate}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="avl_tree.zig"
-    [class]{AVLTree}-[func]{leftRotate}
-    ```
-
 ### 3. &nbsp; 左右回転
 
 下図に示す不平衡ノード3の場合、左回転または右回転のいずれかだけでは部分木のバランスを回復できません。この場合、まず`child`に対して「左回転」を実行し、次に`node`に対して「右回転」を実行する必要があります。
@@ -965,12 +933,6 @@ AVL木の特徴的な機能は「回転」操作で、これは二分木の中
     [class]{AVLTree}-[func]{rotate}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="avl_tree.zig"
-    [class]{AVLTree}-[func]{rotate}
-    ```
-
 ## 7.5.3 &nbsp; AVL木の一般的な操作
 
 ### 1. &nbsp; ノードの挿入
@@ -1136,14 +1098,6 @@ AVL木のノード挿入操作は二分探索木のそれと似ています。
     [class]{AVLTree}-[func]{insert_helper}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="avl_tree.zig"
-    [class]{AVLTree}-[func]{insert}
-
-    [class]{AVLTree}-[func]{insertHelper}
-    ```
-
 ### 2. &nbsp; ノードの削除
 
 同様に、二分探索木でのノード削除方法に基づいて、下から上へ回転操作を実行してすべての不平衡ノードのバランスを回復する必要があります。コードは以下の通りです：
@@ -1359,14 +1313,6 @@ AVL木のノード挿入操作は二分探索木のそれと似ています。
     [class]{AVLTree}-[func]{remove_helper}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="avl_tree.zig"
-    [class]{AVLTree}-[func]{remove}
-
-    [class]{AVLTree}-[func]{removeHelper}
-    ```
-
 ### 3. &nbsp; ノードの検索
 
 AVL木でのノード検索操作は二分探索木のそれと一致しており、ここでは詳述しません。

ja/docs/chapter_tree/binary_search_tree.md

@@ -167,12 +167,6 @@ comments: true
     [class]{BinarySearchTree}-[func]{search}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="binary_search_tree.zig"
-    [class]{BinarySearchTree}-[func]{search}
-    ```
-
 ### 2.   ノードの挿入
 
 挿入する要素`num`が与えられた場合、二分探索木の性質「左部分木 < 根ノード < 右部分木」を維持するため、挿入操作は下図に示すように進行します。
@@ -345,12 +339,6 @@ comments: true
     [class]{BinarySearchTree}-[func]{insert}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="binary_search_tree.zig"
-    [class]{BinarySearchTree}-[func]{insert}
-    ```
-
 ノードの検索と同様に、ノードの挿入には$O(\log n)$の時間を使用します。
 
 ### 3. &nbsp; ノードの削除
@@ -615,12 +603,6 @@ comments: true
     [class]{BinarySearchTree}-[func]{remove}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="binary_search_tree.zig"
-    [class]{BinarySearchTree}-[func]{remove}
-    ```
-
 ### 4. &nbsp; 中順走査は順序付けされている
 
 下図に示すように、二分木の中順走査は「左 $\rightarrow$ 根 $\rightarrow$ 右」の走査順序に従い、二分探索木は「左子ノード $<$ 根ノード $<$ 右子ノード」のサイズ関係を満たします。

ja/docs/chapter_tree/binary_tree.md

@@ -196,12 +196,6 @@ comments: true
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title=""
-
-    ```
-
 各ノードは2つの参照（ポインタ）を持ち、それぞれ<u>左の子ノード</u>と<u>右の子ノード</u>を指しています。このノードは、これら2つの子ノードの<u>親ノード</u>と呼ばれます。二分木のノードが与えられたとき、このノードの左の子とその下にあるすべてのノードで形成される木を、このノードの<u>左部分木</u>と呼びます。同様に、<u>右部分木</u>も定義できます。
 
 **二分木では、葉ノードを除いて、他のすべてのノードは子ノードと空でない部分木を含みます。** 下図に示すように、「ノード2」を親ノードとして見ると、その左と右の子ノードはそれぞれ「ノード4」と「ノード5」です。左部分木は「ノード4」とその下にあるすべてのノードで形成され、右部分木は「ノード5」とその下にあるすべてのノードで形成されます。
@@ -443,12 +437,6 @@ comments: true
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="binary_tree.zig"
-
-    ```
-
 ### 2. &nbsp; ノードの挿入と削除
 
 連結リストと同様に、二分木でのノードの挿入と削除はポインタを変更することで実現できます。下図に例を示します。
@@ -603,12 +591,6 @@ comments: true
 
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="binary_tree.zig"
-
-    ```
-
 !!! tip
 
     ノードの挿入は二分木の元の論理構造を変更する可能性があり、ノードの削除は通常そのノードとそのすべての部分木を削除することになることに注意してください。したがって、二分木では、挿入と削除は通常一連の操作を通じて実行され、意味のある結果を得ます。

ja/docs/chapter_tree/binary_tree_traversal.md

@@ -147,12 +147,6 @@ comments: true
     [class]{}-[func]{level_order}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="binary_tree_bfs.zig"
-    [class]{}-[func]{levelOrder}
-    ```
-
 ### 2.   計算量分析
 
 - **時間計算量は$O(n)$**: すべてのノードが一度ずつ訪問され、$O(n)$の時間がかかります。ここで$n$はノード数です。
@@ -371,16 +365,6 @@ comments: true
     [class]{}-[func]{post_order}
     ```
 
-=== "Zig"
-
-    ```zig title="binary_tree_dfs.zig"
-    [class]{}-[func]{preOrder}
-
-    [class]{}-[func]{inOrder}
-
-    [class]{}-[func]{postOrder}
-    ```
-
 !!! tip
 
     深度優先探索は反復に基づいても実装できます。興味のある読者は自分で学習してください。