如何实现三维最大子长方体和算法，并考虑所有小立方体整数均为负数的情况？

三维最大子长方体和算法是动态规划领域中的一个经典问题，它可以扩展自一维和二维的最大子数组和算法。具体实现时，首先需要理解动态规划的思想，即通过将大问题分解为小问题，逐步求解，并利用之前计算的结果优化后续的计算过程。

参考资源链接：[三维长方体求解：最大子长方体和算法](https://wenku.csdn.net/doc/6412b760be7fbd1778d4a13c?spm=1055.2569.3001.10343)

在三维情况下，算法的核心在于构建一个三维数组dp[m][n][p]，用于存储到达每个位置时的最大子长方体和。算法的步骤如下：

1. 初始化dp数组，其中dp[i][j][k]表示从(1,1,1)到(i,j,k)的所有元素组成子长方体的最大和。

2. 遍历每一个可能的子长方体的起始点(i,j,k)，并计算以该点为起点的最大子长方体和。

3. 遍历每一个可能的子长方体的终点(i',j',k')，其中i'>=i, j'>=j, k'>=k，并计算从起点(i,j,k)到终点(i',j',k')的最大子长方体和。

4. 更新dp[i'][j'][k']的值为max(dp[i'][j'][k'], dp[i-1][j'][k'], dp[i][j-1][k'], dp[i][j][k'-1], sum) + sum，其中sum是从(i,j,k)到(i',j',k')所有元素的和。

5. 算法结束后，dp[m][n][p]即为所求的最大子长方体和。

在编码实现时，需要特别注意边界条件的处理，以及在所有元素为负数时的特殊情况处理。如果所有元素都是负数，则按照题目要求输出最大子长方体的大小为0。

如果需要进一步了解三维最大子长方体和算法的详细实现，以及如何从二维扩展到三维的思维过程，可以参考《三维长方体求解：最大子长方体和算法》一书。该书详细讲解了动态规划在解决三维问题中的应用，并提供了多种编程语言的实现案例，帮助读者全面掌握算法精髓。

参考资源链接：[三维长方体求解：最大子长方体和算法](https://wenku.csdn.net/doc/6412b760be7fbd1778d4a13c?spm=1055.2569.3001.10343)