[leetcode 10-06] 二、最大子序和（已经刷过一遍，动态规划，--进阶（分治算法））

		if len(nums) == 1:
            return nums[0]
        else:
            dp = [0] * len(nums)
            dp[0] = nums[0]
            for i in range(1,len(nums)):
                if dp[i-1] > 0:
                    dp[i] = nums[i] + dp[i-1]
                else:
                    dp[i] = nums[i]
            return max(dp)

分治算法

		n = len(nums)
        #递归终止条件
        if n == 1:
            return nums[0]
        else:
            #递归计算左半边最大子序和
            max_left = self.maxSubArray(nums[0:len(nums) // 2])
            #递归计算右半边最大子序和
            max_right = self.maxSubArray(nums[len(nums) // 2:len(nums)])
        
        #计算中间的最大子序和，从右到左计算左边的最大子序和，从左到右计算右边的最大子序和，再相加
        max_l = nums[len(nums) // 2 - 1]
        tmp = 0
        for i in range(len(nums) // 2 - 1, -1, -1):
            tmp += nums[i]
            max_l = max(tmp, max_l)
        max_r = nums[len(nums) // 2]
        tmp = 0
        for i in range(len(nums) // 2, len(nums)):
            tmp += nums[i]
            max_r = max(tmp, max_r)
        #返回三个中的最大值
        return max(max_right,max_left,max_l+max_r)
        # 假如这左、右两个能够拼接起来