Python栈的应用：最大子序列和的求解

最大子序列和问题是一个经典的算法问题，给定一个数组，求它的一个连续子序列，使得这个子序列的和最大。

这个问题有多种解法，其中一种比较简单的解法就是使用动态规划，时间复杂度为O(n)。

具体的实现步骤如下：

1. 定义两个变量：max_sum和cur_sum，分别表示最大子序列和和当前子序列和。

2. 遍历整个数组，对于每个元素，判断当前子序列加上该元素的和是否大于该元素本身，如果是，则继续扩展子序列，否则，重新开始计算当前子序列。

3. 在遍历过程中，不断更新max_sum的值。

下面是Python的代码演示：

def max_subarray(nums):
    max_sum = float('-inf')
    cur_sum = 0
    for num in nums:
        cur_sum = max(num, cur_sum+num)
        max_sum = max(max_sum, cur_sum)
    return max_sum

nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
print(max_subarray(nums)) # 输出6，即[4,-1,2,1]的和

在这个例子中，输入的数组是[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]，最大子序列和为6，即[4,-1,2,1]的和。

这个算法的关键在于对于子序列的扩展和重启的判断，以及要不断更新最大值。

总的来说，这是一个简单而高效的算法，可以用Python实现。