将数组拆分为子数组，以使它们的最大值和最小值之差之和最大

在做算法题时，经常会遇到需要将一个数组拆分为多个子数组的情况。而本题要求根据每个子数组的最大值和最小值之差来最大化所有子数组的最大值和最小值之差之和。

这个问题可以通过动态规划来解决。我们可以定义一个二维数组 dp[i][j]，其中 i 表示将前 i 个元素拆分为 j 个子数组时，子数组的最大值和最小值之差之和的最大值。接下来考虑如何推导状态转移方程。

当我们将前 i 个元素拆分为 j 个子数组时，最后一个子数组中的元素范围可以是 k <= p <= i，其中 k 表示前一个子数组的末尾位置。那么最后一个子数组中的最大值为 max(nums[k+1:i+1])，最小值为 min(nums[k+1:i+1])，最大值和最小值之差为 max(nums[k+1:i+1]) - min(nums[k+1:i+1])。则可以得到状态转移方程：

dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[k][j-1] + max(nums[k+1:i+1]) - min(nums[k+1:i+1]))

其中 0 <= k < i，1 <= j <= m，m 表示最大划分数。

最后，问题的答案为 dp[n][m]，其中 n 是数组 nums 的长度。

以下是 Python 实现的代码：

def max_diff_sum(nums, m):
    n = len(nums)
    dp = [[0] * (m+1) for _ in range(n+1)]
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(1, min(i, m)+1):
            for k in range(j-1, i):
                dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[k][j-1] + max(nums[k+1:i+1]) - min(nums[k+1:i+1]))
    return dp[n][m]

以上为解决该问题的动态规划算法的介绍及示例代码。