最大子段和问题分治法伪代码

最大子段和问题通常通过分治算法求解，如Kadane's Algorithm，其基本思想是动态维护当前已知的最大子数组和。以下是使用Python编写的简单分治法伪代码：

# 定义函数findMaxSubarray
def findMaxSubarray(arr, low, high):
    # 如果只有一个元素，返回该元素作为子数组
    if low == high:
        return arr[low]

    # 找到中间位置
    mid = (low + high) // 2

    # 分别计算左半部分、右半部分和跨越中点的最大子数组和
    max_left = findMaxSubarray(arr, low, mid)
    max_right = findMaxSubarray(arr, mid + 1, high)
    max_cross = findMaxContinuousSubarray(arr, low, mid, high)

    # 返回三个结果中的最大值
    return max(max_left, max_right, max_cross)

# 定义辅助函数连续子数组和
def findMaxContinuousSubarray(arr, low, left, right):
    current_sum = max_sum = arr[left]
    for i in range(left+1, right+1):
        current_sum += arr[i]
        if current_sum > max_sum:
            max_sum = current_sum
    return max_sum

# 测试输入数组并调用主函数
arr = [...]  # 输入整数数组
n = len(arr)
max_sum = findMaxSubarray(arr, 0, n - 1)