python 求最大子序列

 动态规划的本质，是对问题状态的定义和状态转移方程的定义。
dynamic programming is a method for solving a complex problem by breaking it down into a collection of simpler subproblems.

动态规划是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。

 #coding = utf-8

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 此题就是一个动态规划题，
 在到每一个位置的时候，标记一个局部最大L值，代表以当前位置为结尾的最大子串,
 当我遍历到第i个，那么以第i个为结尾的最大子串就是我们要求的L。
 而最终要求的全局最大值记为M，它肯定出自局部最大值L。
 解题思路：
 以位置1为结尾的最大子串；
 以位置2为结尾的最大子串；
 依次类推
 '''
 import sys
 def MaxString(nums):
     L=M=-float('inf')
     for n in nums:
         L = max(n, L + n)
         M = max(L, M)
     return M

 if __name__=='__main__':
     a=[int(i) for i in sys.stdin.readline().split(' ')]
     print(MaxString(a))