Algorithm 贪婪算法在以下情况下失败的原因

我试着解决一个问题，这个问题被认为只能用动态规划来解决。问题如下。 一个人的总能量为H，他需要覆盖距离D。他希望在最短时间内使用最大能量覆盖距离H。他可以在5种模式下跑步。根据5种模式中的一种，每公里跑一次就可以覆盖总距离。 这五种模式使用两个排序的数组来描述

时间：-“5米10秒”，“6米11秒”，“7米7秒”，“8米11秒”，“9米11秒”

所需能量：-11,9,8,7,6

所以我的贪婪解决方案策略是

计算x=H/D的楼层

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使用花费最少时间和能量的模式运行下一公里原因很简单；你还没有证明你的算法，所以你不能声称它是正确的。就这么简单。你知道研究文献中有多少启发式算法看起来是正确的，但它们没有正确性的证明吗。因此，它们只是试探法

你的解决方案是启发式的。作为反例。取H=100，D=3。也可以将模式与时间[1,2,3,4,5]对应，相应的能量为[35,34,32,32]

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你的首字母x是100/3=33。精力最充沛的时候，你为什么希望这样做会奏效？试着证明你的算法是可行的，你会发现你的逻辑中有一个缺口。好吧，对于你的算法，你现在甚至需要循环-答案是时间：maxE:e你试过调试器了吗？你的x有一个错误的假设，即对于每单位公里，你只能选择具有最高平均总能量的模式。这不是真的，考虑H＝8，D＝4，具有两种模式1, 10, 5、1。x是2，所以你永远不能选择模式2，所以你将使用40秒和4能量，而最佳策略是模式1跑3公里，模式2跑1公里，模式2跑31秒和8能量total@shole不，看我的逻辑，我在每一步都更新D和H。所以对于最后一公里，H=5，D=1和x=5，所以算法将为最后一公里选择第二种模式。