用于在重叠间隔序列中找到最大和的算法

这个问题可以使用动态规划（Dynamic Programming）算法来解决。动态规划是一种通过将问题分解为子问题来解决的方法，它可以避免重复计算子问题，从而提高算法的效率。

对于在重叠间隔序列中找到最大和的问题，我们可以使用动态规划算法来解决。具体来说，我们可以使用一个数组来记录在当前位置之前的最大和。对于每个新的元素，我们可以计算出在当前位置结束的最大和，并将其与之前的最大和进行比较，以确定最大和的值。

以下是使用动态规划算法来解决在重叠间隔序列中找到最大和的算法的伪代码：

function findMaxSum(arr):
    n = length(arr)
    max_sum = arr[0]
    dp = array of size n
    dp[0] = arr[0]

    for i = 1 to n-1:
        dp[i] = max(arr[i], dp[i-1]+arr[i])
        max_sum = max(max_sum, dp[i])

    return max_sum

在这个算法中，我们使用了一个数组dp来记录在当前位置之前的最大和。对于每个新的元素，我们计算出在当前位置结束的最大和，并将其与之前的最大和进行比较，以确定最大和的值。最后，我们返回最大和的值。

这个算法的时间复杂度为O(n)，其中n是数组的长度。因此，它可以在较短的时间内解决问题。