動態規劃是一種常用的解決問題的算法思想。在求解最大子序列和問題中，動態規劃算法的應用尤其突出。

Java語言提供了豐富的工具和特性，使動態規劃算法的實現非常簡單和方便。我們可以通過Java語言來實現求解最大子序列和的問題。

public int maxSubsequenceSum(int[] nums){
	int maxSum=nums[0];
	int curSum=0;
	for(int i=0;i
這段代碼實現了動態規劃算法求解最大子序列和問題。具體地，我們利用一個變量maxSum來保存最大的子序列和，curSum表示當前的子序列和，初始值都為數組的第一個元素。接下來，我們遍歷整個數組，將當前元素和當前子序列的和相比較，取其中最大的值作為新的子序列和，然后再與全局的最大值相比較，取其中最大的值作為新的全局最大值。最后，我們返回全局最大值即可。
通過Java語言和動態規劃算法，我們可以很輕松地解決最大子序列和問題。而且這種解法具有高效、簡單和可讀性好等優點，非常適合實際應用中的場景。