已知A=(2,-7,3,1,2,-3,5,-4,6,2)，请使用分治算法求解

A的最大子段和。

分治算法的基本思想是将问题分解成若干个小问题，递归求解小问题，最后将小问题的解合并起来得到原问题的解。

对于求解最大子段和，可以采用分治算法的思路，将数组A分成两部分A1和A2，分别求解A1和A2的最大子段和，然后再考虑跨越A1和A2的情况，即求解A1的右侧和A2的左侧的最大子段和，将三种情况的最大值作为最终的结果返回即可。

具体的实现过程如下：

1. 将数组A平均分成两部分A1和A2。

2. 递归求解A1和A2的最大子段和，分别记为sum1和sum2。

3. 求解跨越A1和A2的最大子段和。从A1的右侧开始向左扫描，记录当前的最大子段和为max1，从A2的左侧开始向右扫描，记录当前的最大子段和为max2，max1+max2即为跨越A1和A2的最大子段和。

4. 将三种情况的最大值作为最终的结果返回。

下面是Python代码实现：

def max_subarray(a, left, right):
if left == right:
return a[left]
mid = (left + right) // 2
sum1 = max_subarray(a, left, mid)
sum2 = max_subarray(a, mid+1, right)
max1 = a[mid]
tmp = 0
for i in range(mid, left-1, -1):
tmp += a[i]
if tmp > max1:
max1 = tmp
max2 = a[mid+1]
tmp = 0
for i in range(mid+1, right+1):
tmp += a[i]
if tmp > max2:
max2 = tmp
return max(sum1, sum2, max1+max2)

a = [2,-7,3,1,2,-3,5,-4,6,2]
print(max_subarray(a, 0, len(a)-1))

输出结果为12，即数组A的最大子段和为12。