Fix multilingual content typos (#1958)

ja/docs/chapter_greedy/fractional_knapsack_problem.md

@@ -33,7 +33,7 @@
 [file]{fractional_knapsack}-[class]{}-[func]{fractional_knapsack}
 ```
 
-組み込みのソートアルゴリズムの時間計算量は通常 $O(\log n)$、空間計算量は通常 $O(\log n)$ または $O(n)$ であり、具体的な値はプログラミング言語の実装に依存する。
+組み込みのソートアルゴリズムの時間計算量は通常 $O(n \log n)$、空間計算量は通常 $O(\log n)$ または $O(n)$ であり、具体的な値はプログラミング言語の実装に依存する。
 
 ソートを除けば、最悪の場合は品物リスト全体を走査する必要があるため、**時間計算量は $O(n)$** であり、ここで $n$ は品物数である。
 

ja/docs/chapter_greedy/greedy_algorithm.md

@@ -91,4 +91,4 @@
 - **分数ナップサック問題**：一群の品物と積載容量が与えられたとき、総重量が容量を超えず、かつ総価値が最大になるように品物を選ぶ問題です。毎回、価値対重量比（価値 / 重量）が最も高い品物を選ぶなら、ある条件下で貪欲法は最適解を得られます。
 - **株式売買問題**：株価の履歴が与えられ、複数回の売買が可能ですが、すでに株を保有している場合は売却前に再度購入することはできません。目標は最大利益を得ることです。
 - **ハフマン符号化**：ハフマン符号化は、可逆データ圧縮に用いられる貪欲法です。ハフマン木を構築する際、毎回出現頻度が最も低い 2 つのノードを選んで併合すると、最終的に得られるハフマン木の重み付きパス長（符号長）は最小になります。
-- **Dijkstra アルゴリズム**：与えられた始点から他の各頂点への最短経路問題を解く貪欲法です。
+- **Dijkstra アルゴリズム**：すべての辺の重みが非負であるグラフにおいて、与えられた始点から他の各頂点への最短経路問題を解く貪欲法です。

ja/docs/chapter_greedy/max_product_cutting_problem.md

@@ -51,7 +51,7 @@ $$
 1. 整数 $n$ を入力し、余りが $0$、$1$、$2$ になるまで、そこから因子 $3$ を繰り返し切り出す。
 2. 余りが $0$ のとき、$n$ は $3$ の倍数であることを表すため、何も処理しない。
 3. 余りが $2$ のときは、それ以上分割せず、そのまま残す。
-4. 余りが $1$ のとき、$2 \times 2 > 1 \times 3$ であるため、最後の $3$ を $2$ に置き換えるべきである。
+4. 余りが $1$ のとき、$2 \times 2 > 1 \times 3$ であるため、最後の $3$ と余りの $1$ を 2 つの $2$ に置き換えるべきである。
 
 ### コード実装