给你一个长度为 n 的整数数组 nums ，和一个长度为 m 的整数数组 queries 。 返回一个长度为 m 的数组 answer ，其中 answer[i] 是 nums 中 元素之和小于等于 queries[i] 的 子序列 的 最大 长度 。 子序列 是由一个数组删除某些元素（也可以不删除）但不改变剩余元素顺序得到的一个数组。 java代码

以下是可能的 Java 实现：

public int[] maxSubsequenceLength(int[] nums, int[] queries) {
    int n = nums.length, m = queries.length;
    int[] prefixSum = new int[n + 1]; // 前缀和数组
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        prefixSum[i] = prefixSum[i - 1] + nums[i - 1];
    }
    int[] answer = new int[m]; // 结果数组
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int q = queries[i], sum = 0, len = 0;
        // 双指针算法
        for (int j = 0, k = 0; j < n; j++) {
            while (k < n && sum + nums[k] <= q) {
                sum += nums[k];
                k++;
            }
            len = Math.max(len, k - j);
            if (j < k) {
                sum -= nums[j];
            }
        }
        answer[i] = len;
    }
    return answer;
}

该算法的时间复杂度为 $O(nm)$，空间复杂度为 $O(n)$。可以考虑使用二分查找优化双指针算法，时间复杂度可降至 $O(n\log n + m\log n)$。