Suppose there are five feature A, B,C, D, E with constraints B , 3,C , 2, A , B, B , C,C < D, A = D, E < A, E < B, E < C, E < D, B , D Define the loss function as val({A = a, . . . , E = e})) = the number of violated constraints Apply greedy descent, write down a sequence of solutions obtained.

首先，我们可以通过绘制限制条件图来更好地理解问题：

E --- B --- D
|     |     |
|     C --- A
|_____|

在这个限制条件图中，箭头表示限制条件，例如 "B > C" 表示从 B 到 C 有一条箭头，表示 B 的值必须大于 C 的值。

接下来，我们可以使用贪心下降算法来求解此问题。首先，我们可以随机生成一个初始解，例如 A=1, B=2, C=3, D=1, E=0。然后，我们对每个特征进行局部搜索，以找到可以改进的解。

对于特征 A，由于它必须等于 D，因此我们可以将 A 的值改为 1，这样就满足了限制条件。

对于特征 B，由于它必须大于 E 和 C，因此我们可以将 B 的值改为 3，这样就满足了限制条件。

对于特征 C，由于它必须小于 B 和 D，因此我们可以将 C 的值改为 1，这样就满足了限制条件。

对于特征 D，由于它必须大于 C，因此我们可以将 D 的值改为 2，这样就满足了限制条件。

对于特征 E，由于它必须小于 A、B、C 和 D，因此我们无法对其进行改进。

最终，我们得到的最优解为 A=1, B=3, C=1, D=2, E=0，该解中没有违反任何限制条件，因此损失函数的值为 0。