貪欲アルゴリズムやその他変種は一般的に効果的ですが、特定の条件下では限界や欠点が現れることがあります。例えば、「Randomized Greedy」アルゴリズムではランダムな選択が行われるため、最適解へ収束しない場合があります。また、「Modified Randomized Greedy」アルゴリズムは改善されていますが、依然として最悪ケースで効率的でないことが示唆されています。これらのアルゴリズムは局所解に陥りやすく、大規模かつ複雑な問題に対して十分な精度を提供しない可能性もある点に注意する必要があります。