在算法中，求最大子序列和是一个经典的问题。而Java语言可以很好地实现这个问题的解决方案。

在Java中，我们可以使用暴力破解的方法来求最大子序列和，也可以使用更高效的动态规划算法。

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;
}

上述的代码实现了一个基于暴力破解的求最大子序列和的方法。其基本思路是：遍历所有可能的子序列，求出其和，并与已知的最大和进行比较，如果超过，则更新最大和。

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
上述的代码实现了一个基于动态规划的求最大子序列和的方法。其基本思路是：通过定义dp数组，记录当前位置向前的最大子序列和，不断更新数组中的值，最终得到最大子序列和。
无论采用哪种方法，Java都能够很好地实现求最大子序列和的功能。