给定一个数组，求出其中连续的最大的和： 例： 数组 {1,-4,10,5,-10,23}, 求出当前数组中最大的和，10+5+ -10 +23 = 28 数组 {2,-10,4,9,-29,10}, 求出当前数组中最大的和，4+9=13

对于这个问题，可以使用动态规划来解决。具体步骤如下：

1. 定义状态：设 $dp[i]$ 表示以第 $i$ 个数结尾的连续子数组的最大和。

2. 状态转移方程：如果 $dp[i-1]\leq0$，那么 $dp[i]=a[i]$（即当前数本身就是最大的连续子数组），否则 $dp[i]=dp[i-1]+a[i]$。

3. 最终结果：遍历所有的 $dp[i]$，找出其中最大的值即可。

根据上述算法，可以写出如下的 Python 代码实现：

def max_subarray(nums):
    n = len(nums)
    dp = [0] * n
    dp[0] = nums[0]
    for i in range(1, n):
        if dp[i-1] <= 0:
            dp[i] = nums[i]
        else:
            dp[i] = dp[i-1] + nums[i]
    return max(dp)

# 示例数据测试
print(max_subarray([1,-4,10,5,-10,23])) # 28
print(max_subarray([2,-10,4,9,-29,10])) # 13

该算法的时间复杂度为 $O(n)$，其中 $n$ 是数组的长度。