（最大连续子序列和）给定一个有n（n≥1）个整数的序列，求出其中最大连续子序列的和。规定一个序列最大连续子序列和至少是0（长度为0的子序列），如果小于0，其结果为0。使用穷举法求解该问题，

使用穷举法求解最大连续子序列和的问题，通常称为Kadane's Algorithm（康杜马拉算法）。这是一种线性的动态规划方法，它通过维护两个变量：当前子序列的最大和（current_sum）和全局最大子序列和（global_max）。对于序列中的每个元素，我们有两个选择：

1. 将当前元素加到当前子序列中：如果加上当前元素后，子序列和仍然大于0，那么就保留这次加法；否则，清空当前子序列（current_sum置零），因为负数会使总和变得更小。
2. 从头开始一个新的子序列：如果加上当前元素导致子序列和变为0或负数，我们可以考虑从下一个元素开始新的子序列，可能会找到更大的和。

下面是具体的Python代码实现：

def max_subarray_sum(arr):
    current_sum = arr[0]  # 当前子序列和
    global_max = arr[0]  # 全局最大子序列和

    for i in range(1, len(arr)):
        current_sum = max(arr[i], current_sum + arr[i])  # 更新当前子序列和
        global_max = max(global_max, current_sum)  # 更新全局最大子序列和

    return global_max

# 测试
arr = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]
print(max_subarray_sum(arr))  # 输出：6

在这个代码中，`max_subarray_sum`函数遍历输入数组一次，计算出每个位置上最大连续子序列和，并记录下全局最大的那个。