给定n个整数（可能为负数）组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时定义子段和为0，依此定义，所求的最优值为： Max{0,a[i]+a[i+1]+…+a[j]},1<=i<=j<=n 例如，当（a[1],a[2],a[3],a[4],a[5],a[6]）=(-20,11,-4,13,-5,-2)时，最大子段和为20（11,-4,13）。（使用分治算法分别实现）

使用分治算法解决最大子段和问题的基本思路是将原问题分解成若干个子问题，在每个子问题中递归求解最大子段和，并将结果合并。

具体实现分为三个步骤：

1. 将原问题分成两个子问题，分别求解两个子问题的最大子段和。

2. 求包含中间元素的最大子段和。具体方法是从中间元素开始，向左扫描并累加元素直到左边界或者和为负数，然后从中间元素向右扫描并累加元素直到右边界或者和为负数，最后将两个和相加即为包含中间元素的最大子段和。

3. 取三个结果中的最大值作为最终结果。

Java代码实现如下：

public static int maxSubArray(int[] nums, int left, int right) {
    if (left == right) {
        return nums[left] > 0 ? nums[left] : 0;
    }
    int mid = left + (right - left) / 2;
    int leftMax = maxSubArray(nums, left, mid);
    int rightMax = maxSubArray(nums, mid + 1, right);
    int midMax = maxCrossingSubArray(nums, left, mid, right);
    return Math.max(Math.max(leftMax, rightMax), midMax);
}

public static int maxCrossingSubArray(int[] nums, int left, int mid, int right) {
    int leftSum = 0;
    int leftMax = 0;
    for (int i = mid; i >= left; i--) {
        leftSum += nums[i];
        if (leftSum > leftMax) {
            leftMax = leftSum;
        }
    }
    int rightSum = 0;
    int rightMax = 0;
    for (int i = mid + 1; i <= right; i++) {
        rightSum += nums[i];
        if (rightSum > rightMax) {
            rightMax = rightSum;
        }
    }
    return leftMax + rightMax;
}

以上就是使用分治算法解决最大子段和问题的Java实现。