Machine learning 一种确定性在线算法的性能

我试图解决教科书中的以下问题： 亚历山德斯·斯里夫金斯的《多武装匪徒导论》

问题：

证明了专家问题的任何确定性算法都有N个专家和0个专家−1对于某些确定的、不经意的对手，成本可能遭受总成本T，即使事后看来最好的专家所产生的成本最多为T/N”

提示：修正算法。通过在roundt上归纳构建问题实例，使所选手臂的成本为1，所有其他手臂的成本为0

有人能建议如何解决这个问题吗