Para entender quando um algoritmo guloso pode falhar em encontrar a solução ótima, é importante lembrar que esses algoritmos tomam decisões locais na esperança de que essas escolhas levem a uma solução global ótima. No entanto, isso nem sempre acontece. Vamos analisar as alternativas: a) Quando o problema possui subestrutura ótima - Isso não é um motivo para o algoritmo guloso falhar, pois a subestrutura ótima é uma característica que pode ser explorada por algoritmos, como programação dinâmica. b) Quando a escolha local não leva à solução global ótima - Esta é a situação em que o algoritmo guloso realmente pode falhar. Se a escolha local não é a melhor para a solução global, o algoritmo não encontrará a solução ótima. c) Quando o problema é trivial - Em problemas triviais, o algoritmo guloso geralmente funciona bem, pois a solução é simples e direta. d) Quando o problema é linear - A linearidade do problema não é um fator que cause falha em um algoritmo guloso. Portanto, a alternativa correta é: b) Quando a escolha local não leva à solução global ótima.