画出分治法求解最大子列和的算法流程图

分治法求解最大子列和的问题通常涉及Kadane's Algorithm，也称为动态规划的简化版。以下是算法的简单流程：

1. **分解（Divide）**：
- 将数组分为两部分，如果数组长度为1或0，则直接返回该元素作为子序列和。

2. **解决（Conquer）**：
- 对两部分递归地应用分治策略，分别找到每部分的最大子列和。

3. **合并（Combine）**：
- 比较两个子序列的最大值和当前元素本身，取较大者作为新子序列的一部分。这个过程会更新全局最大子列和，即`max_so_far` 和 `current_max`（当前连续正数子序列的最大和）。

4. **回溯（Recursion）**：
- 当所有子问题都得到解答后，返回数组的整体最大子列和。

流程图大致如下：

+-----------+
| 输入: 数组 A            |
|                             |
V                             |
分解(A[0..n-1])               |
+-------------------------+
| 如果 n = 1 或 0           |
|     返回 A[0] 或 0       |
+-------------------------+
| 否则                      |
|                             |
V                             |
| 分别计算左半部分和右半部分|
| 的最大子列和              |
|                             |
V                             |
合并(max_left, max_right)    |
+-------------------------+
| 返回 max(max_left, max_right)|
+-------------------------+