Re-translate the Japanese version (#1871)

* Retranslate Japanese docs with GPT-5.4

* Retranslate Japanese code with GPT-5.4

ja/codes/ruby/chapter_backtracking/subset_sum_ii.rb

@@ -0,0 +1,51 @@
+=begin
+File: subset_sum_ii.rb
+Created Time: 2024-05-22
+Author: Xuan Khoa Tu Nguyen (ngxktuzkai2000@gmail.com)
+=end
+
+### バックトラッキング法：部分和 II ###
+def backtrack(state, target, choices, start, res)
+  # 部分集合の和が target に等しければ、解を記録
+  if target.zero?
+    res << state.dup
+    return
+  end
+
+  # すべての選択肢を走査
+  # 枝刈り 2: start から走査し、重複する部分集合の生成を避ける
+  # 枝刈り 3: start から走査し、同じ要素の重複選択を避ける
+  for i in start...choices.length
+    # 枝刈り1：部分集合の和が target を超えたら、直ちにループを終了する
+    # 配列はソート済みで後続要素のほうが大きく、部分集合の和は必ず target を超えるため
+    break if target - choices[i] < 0
+    # 枝刈り4：この要素が左隣の要素と等しければ、その探索分岐は重複しているためスキップする
+    next if i > start && choices[i] == choices[i - 1]
+    # 試す：選択を行い、target と start を更新
+    state << choices[i]
+    # 次の選択へ進む
+    backtrack(state, target - choices[i], choices, i + 1, res)
+    # バックトラック：選択を取り消し、前の状態に戻す
+    state.pop
+  end
+end
+
+### 部分和 II を解く ###
+def subset_sum_ii(nums, target)
+  state = [] # 状態（部分集合）
+  nums.sort! # nums をソート
+  start = 0 # 開始点を走査
+  res = [] # 結果リスト（部分集合のリスト）
+  backtrack(state, target, nums, start, res)
+  res
+end
+
+### Driver Code ###
+if __FILE__ == $0
+  nums = [4, 4, 5]
+  target = 9
+  res = subset_sum_ii(nums, target)
+
+  puts "入力配列 nums = #{nums}, target = #{target}"
+  puts "和が #{target} に等しいすべての部分集合 res = #{res}"
+end