我的问题在概念上与解决字谜类似，但不能简单地使用字典查找。我试图寻找看似合理但不一定是真实存在的词语。

我已经创建了一个基于大量文本中字母的N-gram模型（目前，N=2）。现在，给我一个随机的字母序列，我希望根据转换概率将它们排列成最可能的序列。开始时我以为需要使用维特比算法，但深入研究后发现，维特比算法是基于观察到的输出优化一系列隐藏的随机变量。我试图优化的是输出序列本身。

有没有针对这种情况的知名算法可以让我阅读？还是我对维特比算法的理解方向正确，只是没有看到如何应用它？

更新

我增加了一个赏金，希望能获得更多关于这个问题的见解。（解释为什么无法采用高效方法的分析，除了模拟退火之外的其他启发式方法/近似方法等。）

回答：

如果我正确理解了您的问题，您是在寻找一个单词中所有字母排列组合中，2-gram概率乘积最低的那个组合。

如果您的单词太长而无法简单地暴力破解所有组合，我发现随机优化算法能在短时间内产生良好的结果。我（具有数学背景）对“模拟退火”算法做了一些研究，我认为它非常适合您的问题。而且实现起来也相当简单。