一、思路

动态规划

二、解题方法

使用了两个变量 maxSum 和 currentSum 来分别记录全局的最大和和当前连续子数组的和。遍历数组时，我们不断更新 currentSum，并比较是否需要更新 maxSum。最后，maxSum 就是最大的连续子数组和。

三、code

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
    int n=nums.size();
    if(n==0)
    {
        return 0;
    }

    int maxSum=nums[0];// 初始化最大和为第一个元素
    int currSum=nums[0];// 当前连续子数组的和
    for(int i=1;i<n;++i)
    {
        // 对于每个元素，判断是继续扩展当前子数组，还是从当前元素重新开始一个子数组
        currSum=std::max(nums[i],currSum+nums[i]);
        // 更新最大和
        maxSum=std::max(maxSum,currSum);
    }
    return maxSum;

    }
};

=========================================================================学到的知识：

1、currentSum = std::max(nums[i], currentSum + nums[i]);

这行代码的作用是计算当前连续子数组的和 currentSum，它有两个选择：

1. 从当前元素 nums[i] 开始一个新的连续子数组，这是 nums[i] 的值。
2. 将当前元素 nums[i] 添加到之前的连续子数组中，即 currentSum + nums[i]。

这两个选择中，我们选择较大的那个作为当前连续子数组的和 currentSum。这是因为我们希望找到的是具有最大和的连续子数组，如果将当前元素加入之前的连续子数组后和更大，那么就继续扩展当前连续子数组；如果当前元素更大，说明开始一个新的子数组可能会更有利于获得更大的和。

总之，这行代码的作用是在每个位置 i 更新当前连续子数组的和，以便后续比较是否需要更新最大和 maxSum。