若给定n个整数组成的序列a1，a2，a3，……an，求该序列形如ai＋ai＋1＋……＋an的最大值。

### 回答1：
题目描述：

给定n个整数组成的序列a1，a2，a3，……an，求该序列形如ai＋ai＋1＋……＋an的最大值。

解题思路：

这道题可以用动态规划来解决。我们定义一个状态dp[i]表示以第i个数结尾的最大子序和，那么状态转移方程为：

dp[i] = max(dp[i-1]+a[i],a[i])

其中，dp[i-1]+a[i]表示以第i个数结尾的子序列包含第i个数，而dp[i-1]表示以第i-1个数结尾的最大子序和，如果dp[i-1]为负数，那么加上a[i]反而会使得子序列和更小，所以此时应该从a[i]重新开始计算。

最终的答案即为max(dp[i])，i从1到n。

代码实现：

### 回答2：
这是一个经典的动态规划问题，可以用动态规划来解决。设f(i)表示以ai为起点的最大子序和，那么就可以得到递推公式：f(i) = max(ai, f(i+1)+ai)，其中i从n-1到1倒序遍历。由此可以得到以下代码实现：

def maxSubarraySum(nums):
    n = len(nums)
    dp = [0] * n
    dp[n-1] = nums[-1]
    for i in range(n-2, -1, -1):
        dp[i] = max(nums[i], dp[i+1]+nums[i])
    return max(dp)

其中dp[i]表示以第i个数为起点的最大子序和，计算方法是比较第i个数与后面的最大子序和加上第i个数的和，取较大值。最后返回dp数组中的最大值即可。

时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。

### 回答3：
这道问题可以通过动态规划的算法来解决。具体来说，可以定义一个数组dp，其中dp[i]表示以第i个数字为开头的子序列之和的最大值。这个子序列可以是只有一个数字ai，也可以是以ai开头之后的任意连续一段。

那么，如何得到dp[i]的值呢？考虑到dp[i]只与dp[i+1]有关，可以倒序遍历数组a，更新dp数组的值。具体来说，依次进行以下操作：

（1）令dp[n]=a[n]，即以最后一个数字为开头的子序列之和的最大值就是它本身。

（2）从n-1到1倒序遍历数组a，依次计算dp[i]的值。具体来说，如果ai的值为负数，那么dp[i]=0；否则，dp[i]=max(ai, ai+dp[i+1])。

（3）最终，dp[1]就是整个序列形如ai＋ai＋1＋……＋an的最大值。

这个算法的时间复杂度是O(n)，因为只需要遍历一遍数组a就可以得到答案，空间复杂度也是O(n)，因为需要使用一个dp数组来存储中间结果。