给定一个整数序列a，设计一个分治算法求最大连续子序列，当存在多个最大连续子序列时返回任意一个。

给定一个整数序列 a，可以使用分治法结合动态规划的思想来解决这个问题，这个过程通常称为“滑动窗口”或“Kadane’s Algorithm”。以下是步骤：

1. **分割** (Divide): 将数组分为两个部分，左边部分处理到当前元素，右边部分处理剩余的部分。

2. **解决较小部分** (Conquer): 对左右两部分分别递归地找出最大连续子序列。

3. **合并** (Combine): 然后比较这两个子序列的最大值加上当前元素（如果当前元素大于0），和仅包含当前元素本身的情况，取较大者作为结果的一部分。

4. **迭代过程** (Iteration): 当遍历完整个数组后，整个数组就是最大连续子序列。

这个算法的关键在于更新窗口内的最大值和次大值，同时移动窗口的右边界。下面是伪代码示例：

def maxSubArray(a):
    if len(a) <= 1:
        return a[0]

    mid = len(a) // 2
    left_max = maxSubArray(a[:mid])
    right_max = maxSubArray(a[mid:])
    
    current_sum = a[mid - 1, -1, -1):
        current_sum += a[i]
        max_here = max(max_here, current_sum)
        
    for j in range(mid, len(a)):
        current_sum -= a[j]
        max_here = max(max_here, current_sum + a[j])

    return max(left_max, right_max, max_here)