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为了解决这个问题，我们需要找到数组中最大的连续子数组的和。连续子数组最少包含一个元素。这个问题可以通过动态规划的方法高效地解决。
我们可以使用一个数组 maxSub 来存储从每个索引位置开始的最大连续子数组和。初始化时，最后一个元素的 maxSub 值为它本身，因为它作为单独的子数组只能包含自己。
然后，我们从倒数第二个元素向前遍历：
i，检查将 nums[i] 和 maxSub[i+1] 相加的结果，是否大于 nums[i]。maxSub[i] 将被更新为这个和；否则，保持 nums[i]。maxSub[i] 后，检查并更新 maxSub 数组的最大值 result。这样逐步计算出每个位置开始的最大连续子数组和，最终的 result 就是整个数组的最大子数组和。
public class Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int n = nums.length; int[] maxSub = new int[n]; maxSub[n-1] = nums[n-1]; int result = maxSub[n-1]; for (int i = n - 2; i >= 0; i--) { if (nums[i] + maxSub[i + 1] > nums[i]) { maxSub[i] = nums[i] + maxSub[i + 1]; } else { maxSub[i] = nums[i]; } if (maxSub[i] > result) { result = maxSub[i]; } } return result; }} maxSub：长度与 nums 相同，存储每个索引开始的最大连续子数组和。初始值为最后一个元素。maxSub 值，并检查是否为最大值，更新 result。这种方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度也为 O(n)，高效且适用于较大规模数组。
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