在算法中，求最大子序列和是一個經典的問題。而Java語言可以很好地實現這個問題的解決方案。

在Java中，我們可以使用暴力破解的方法來求最大子序列和，也可以使用更高效的動態規劃算法。

public static int getMaxSubsequenceSum(int[] array){
int maxSum = Integer.MIN_VALUE;
int thisSum = 0;
for(int i=0; imaxSum){
maxSum = thisSum;
}
else if(thisSum<0){
thisSum = 0;
}
}
return maxSum;
}

上述的代碼實現了一個基于暴力破解的求最大子序列和的方法。其基本思路是：遍歷所有可能的子序列，求出其和，并與已知的最大和進行比較，如果超過，則更新最大和。

public static int getMaxSubsequenceSum(int[] array){
int[] dp = new int[array.length];
dp[0] = array[0];
int maxSum = dp[0];
for(int i=1; i
上述的代碼實現了一個基于動態規劃的求最大子序列和的方法。其基本思路是：通過定義dp數組，記錄當前位置向前的最大子序列和，不斷更新數組中的值，最終得到最大子序列和。
無論采用哪種方法，Java都能夠很好地實現求最大子序列和的功能。