给定n个整数组成的序列，现在要求将序列分割为m段，每段子序列中的数在原序列中连续排列。如何分割才能使这m段子序列的和的最大值达到最小？ （1）输入方式：以命令行交互方式输入待读取序列 C++代码写出

这个问题可以使用动态规划来解决。首先，我们需要理解问题的关键在于找到一种分割方式，使得分割后的子序列之和尽可能接近，从而减小最大和与最小和之间的差距。这是一个典型的在线性时间复杂度下寻找最优解的问题。

这里我们假设输入序列已经被存储在一个整数数组`nums`中，且`n`是序列长度，`m`是要划分的段数。以下是使用Python编写的一个简单示例，展示了如何使用动态规划实现该问题：

def min_max_sum(nums, m):
    n = len(nums)
    
    # 初始化状态数组，dp[i][j] 表示将序列前i个元素分成j段的最小最大和差
    dp = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]
    
    # 基本情况：空序列或单个元素时，只有一种分割方式，最大和等于元素本身
    for i in range(1, n + 1):
        dp[i][1] = nums[i - 1]

    # 动态规划过程
    for j in range(2, m + 1):
        for i in range(j, n + 1):
            # 取当前元素到i位置，可以分为j-1段，其中最后一段可能包括i
            dp[i][j] = float('inf')
            for k in range(i - j + 1, i + 1):  # 从k开始到i结束
                dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[k - 1][j - 1] + sum(nums[k:i]))

    return dp[n][m]

# 示例输入
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
m = 2
min_max_sum(nums, m)  # 返回结果，表示最小最大和差