给出A=(2,-7,3,1,2,-3,5,-4,6,2)求最大连续子数组

可以使用Kadane算法来解决该问题，其基本思想是维护两个变量：当前最大子数组和和当前最大子数组的起始位置，遍历整个数组，不断更新这两个变量，最后返回最大子数组的和。具体步骤如下：

1. 初始化变量max_sum和cur_sum，分别表示当前最大子数组和和当前子数组和；
2. 遍历整个数组，对于数组中的每个元素，执行以下操作：
1. 将当前元素加入当前子数组；
2. 如果当前子数组的和cur_sum大于最大子数组和max_sum，则更新max_sum；
3. 如果当前子数组的和cur_sum为负数，则将当前子数组起始位置后移，并将cur_sum重置为0；
3. 返回max_sum即为最大连续子数组和。

下面是使用Python实现Kadane算法的代码：

def max_subarray(nums):
    max_sum = float('-inf')
    cur_sum = 0
    start = 0
    for i in range(len(nums)):
        cur_sum += nums[i]
        if cur_sum > max_sum:
            max_sum = cur_sum
            end = i
            s = start
        if cur_sum < 0:
            cur_sum = 0
            start = i + 1
    return nums[s:end+1]

对于给定的数组A，调用max_subarray函数即可求得最大连续子数组：

A = [2,-7,3,1,2,-3,5,-4,6,2]
print(max_subarray(A))  # 输出[3, 1, 2, -3, 5]