求一个m*n的矩阵的最大子矩阵和。 比如在如下这个矩阵中: 0 -2 -7 0 9 2 -6 2 -4

要求一个m*n的矩阵的最大子矩阵和，可以通过动态规划算法来解决。

首先，定义一个辅助矩阵dp，其中dp[i][j]表示以矩阵中第i行和第j列为右下角的子矩阵的最大和。然后从左上角开始遍历矩阵，对于每个位置(i, j)，计算以该位置为右下角的子矩阵的最大和，并更新dp[i][j]的值。

具体的动态规划转移方程为：
dp[i][j] = max(dp[i-1][j] + matrix[i][j], dp[i][j-1] + matrix[i][j], matrix[i][j])
其中，matrix[i][j]表示原始矩阵中第i行和第j列的元素值。

遍历完整个矩阵后，dp矩阵中的最大值即为原始矩阵的最大子矩阵和。

例如，对于给定的矩阵：
0 -2 -7
0 9 2
-6 2 -4
经过动态规划后，得到的dp矩阵为：
0 -2 -7
0 9 2
-6 8 1
dp矩阵中最大值为9，即原始矩阵中的最大子矩阵和为9。

因此，可以通过动态规划算法来高效求解一个m*n矩阵的最大子矩阵和。