viterbi算法python实现

Viterbi算法是一种用于寻找最可能的隐藏状态序列的算法，常用于隐马尔可夫模型（HMM）中。下面是Viterbi算法的Python实现：

def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p):
    V = [{}]
    path = {}
 
    # 初始化时刻 t=0
    for y in states:
        V[0][y] = start_p[y] * emit_p[y][obs[0]]
        path[y] = [y]
 
    # 递推时刻 t>0
    for t in range(1, len(obs)):
        V.append({})
        newpath = {}
 
        for y in states:
            (prob, state) = max((V[t-1][y0] * trans_p[y0][y] * emit_p[y][obs[t]], y0) for y0 in states)
            V[t][y] = prob
            newpath[y] = path[state] + [y]
 
        # 赋值
        path = newpath
 
    # 终止
    (prob, state) = max((V[len(obs)-1][y], y) for y in states)
 
    return (prob, path[state])

其中，`obs`表示观测序列，`states`表示所有可能的隐藏状态，`start_p`表示初始状态概率，`trans_p`表示状态转移概率，`emit_p`表示发射概率。

该函数返回最可能的状态序列和对应的概率。