重要性
维特比算法是针对篱笆网络的有向图（Lattice）的最短路径而提出的，凡是使用隐马尔可夫模型描述的问题都可以用它来解码。包括数字通信、语音识别、机器翻译、拼音转汉字、分词等。
我的理解
维特比算法说白了就是用动态规划方法去求解篱笆网络的最短路径。过程非常简单。每当我们走过一个新列时，就需要计算出从开始节点到这一列每个节点的最短路径。巧妙的是，这个计算过程不必从头开始，只需要在上一列节点计算出的最短路径的基础上进行叠加。
转载别人
转载知乎一个解释很清楚的答案：
https://www.zhihu.com/question/20136144/answer/763021768
为了找出S到E之间的最短路径，我们先从S开始从左到右一列一列地来看。
首先起点是S，从S到A列的路径有三种可能：S-A1、S-A2、S-A3，如下图：
我们不能武断的说S-A1、S-A2、S-A3中的哪一段必定是全局最短路径中的一部分，目前为止任何一段都有可能是全局最短路径的备选项。
我们继续往右看，到了B列。B列的B1、B2、B3逐个分析。
先看B1：
如上图，经过B1的所有路径只有3条：
S-A1-B1
S-A2-B1
S-A3-B1
以上这三条路径，我们肯定可以知道其中哪一条是最短的（把各路径每段距离加起来比较一下就知道哪条最短了）。假设S-A3-B1是最短的，那么我们就知道了经过B1的所有路径当中S-A3-B1是最短的，其它两条路径路径S-A1-B1和S-A2-B1都比S-A3-B1长，绝对不是目标答案，可以大胆地删掉了。删掉了不可能是答案的路径，就是viterbi算法（维特比算法）的重点，因为后面我们再也不用考虑这些被删掉的路径了。现在经过B1的所有路径只剩一条路径了，如下图：
接下来，我们继续看B2：
如上图，经过B2的路径有3条：
S-A1-B2
S-A2-B2
S-A3-B2
这三条路径中我们肯定也可以知道其中哪一条是最短的，假设S-A1-B2是最短的，那么我们就知道了经过B2的所有路径当中S-A1-B2是最短的，其它两条路径路径S-A2-B2和S-A3-B1也可以删掉了。经过B2所有路径只剩一条，如下图：
接下来我们继续看B3：
如上图，经过B3的路径也有3条：
S-A1-B3
S-A2-B3
S-A3-B3
这三条路径中我们也肯定可以知道其中哪一条是最短的，假设S-A2-B3是最短的，那么我们就知道了经过B3的所有路径当中S-A2-B3是最短的，其它两条路径路径S-A1-B3和S-A3-B3也可以删掉了。经过B3的所有路径只剩一条，如下图：
现在对于B列的所有节点我们都过了一遍，B列的每个节点我们都删除了一些不可能是答案的路径，看看我们剩下哪些备选的最短路径，如下图：
上图是我们我们删掉了其它不可能是最短路径的情况，留下了三个有可能是最短的路径：S-A3-B1、S-A1-B2、S-A2-B3。现在我们将这三条备选的路径汇总到下图：
S-A3-B1、S-A1-B2、S-A2-B3都有可能是全局的最短路径的备选路径，我们还没有足够的信息判断哪一条一定是全局最短路径的子路径。
如果我们你认为没毛病就继续往下看C列，如果不理解，回头再看一遍，前面的步骤决定你是否能看懂viterbi算法（维特比算法）。
接下来讲到C列了，类似上面说的B列，我们从C1、C2、C3一个个节点分析。
经过C1节点的路径有：
S-A3-B1-C1、
S-A1-B2-C1、
S-A2-B3-C1
和B列的做法一样，从这三条路径中找到最短的那条（假定是S-A3-B1-C1），其它两条路径同样道理可以删掉了。那么经过C1的所有路径只剩一条，如下图：
同理，我们可以找到经过C2和C3节点的最短路径，汇总一下：
到达C列时最终也只剩3条备选的最短路径，我们仍然没有足够信息断定哪条才是全局最短。
最后，我们继续看E节点，才能得出最后的结论。
到E的路径也只有3种可能性：
E点已经是终点了，我们稍微对比一下这三条路径的总长度就能知道哪条是最短路径了。
在效率方面相对于粗暴地遍历所有路径，viterbi 维特比算法到达每一列的时候都会删除不符合最短路径要求的路径，大大降低时间复杂度。
伪代码
