今天好好深入地学习一下维特比算法：
经常分不清楚维特比算法和隐马模型
很多人都用隐马尔科夫模型来回答viterbi算法，其实viterbi算法只是解决隐马第三个问题（求观察序列的最可能的标注序列）的一种实现方式。
这个问题可以用于viterbi算法实现，也可以用其他方式实现（如穷举法）；而viterbi算法可以用于解决隐马第三问题，也可以用于解决其他问题。所以千万不要把viterbi算法和隐马尔科夫模型等价了
viterbi算法其实就是多步骤每步多选择模型的最优选择问题，其在每一步的所有选择都保存了前续所有步骤到当前步骤当前选择的最小总代价（或者最大价值）以及当前代价的情况下前继步骤的选择。依次计算完所有步骤后，通过回溯的方法找到最优选择路径。符合这个模型的都可以用viterbi算法解决，隐马模型的第三问题刚好符合这个模型，所以才采用了viterbi算法。
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来源：知乎
http://www.hankcs.com/nlp/hmm-and-segmentation-tagging-named-entity-recognition.html
https://github.com/hankcs/Viterbi
http://www.hankcs.com/nlp/general-java-implementation-of-the-viterbi-algorithm.html
维特比算法说白了就是动态规划实现最短路径，只要知道“动态规划可以降低复杂度”这一点就能轻松理解维特比算法
维特比算法是一个特殊但应用最广的动态规划算法，利用动态规划，可以解决任何一个图中的最短路径问题。而维特比算法是针对一个特殊的图——篱笆网络的有向图（Lattice )的最短路径问题而提出的。 它之所以重要，是因为凡是使用隐含马尔可夫模型描述的问题都可以用它来解码，包括今天的数字通信、语音识别、机器翻译、拼音转汉字、分词等。