谁能通俗的讲解下viterbi算法
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Viterbi算法用于求解HMM链。通俗的讲法就是当前状态(state)的概率只和之前的几次概率有关，而并不跟之前所有的状态概率有关(所谓的Markov性质），所以说计算当前最可能的排列的时候就可以从开头开始每次只算相关的那几次（称为clique）的状态，然后算到后面的clique的时候再用前面的结果进行递推（称为DP，动态规划），而不用穷举所有的状态。这样就比计算整个的排列组合的次数要小得多（一个是对整个链穷举，一个是多次对链其中的一个小分布穷举，但是这个多次跟之前的指数比就小多了，毕竟一个是*n，一个是n次方）
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