求取数组中最大连续子序列和，例如给定数组为 A = [1，3，-2，4，-5]， 则最大连续子序列和为6，即 1+3+（-2）+4=6。要求C语言编程实现。并说明算法基本思想、设计与求解步骤，及算法复杂性分析。结果分析或解释

在C语言中，可以使用Kadane's Algorithm（卡特兰算法）来解决这个问题。这个算法的基本思想是动态规划，通过维护两个变量：当前连续子序列的和（current_sum）和全局最大的连续子序列和（max_sum），遍历整个数组。

以下是C语言的实现步骤：

#include <stdio.h>
#include <limits.h>

int maxSubArraySum(int arr[], int size) {
    int current_sum = arr[0]; // 初始化当前和为第一个元素
    int max_sum = arr[0]; // 初始化最大和也为第一个元素

    for (int i = 1; i < size; ++i) { // 遍历数组
        current_sum = max(arr[i], current_sum + arr[i]); // 如果加上当前元素会更大，就更新当前和
        if (current_sum > max_sum) // 如果当前和大于最大和，更新最大和
            max_sum = current_sum;
    }
    return max_sum;
}

int main() {
    int A[] = {1, 3, -2, 4, -5};
    int n = sizeof(A)/sizeof(A[0]);
    int result = maxSubArraySum(A, n);
    printf("The maximum contiguous subarray sum is %d\n", result);

    return 0;
}

算法复杂性分析：
- 时间复杂度：O(n)，其中n是数组长度。因为只需要遍历一次数组。
- 空间复杂度：O(1)，只用到了两个额外的整数变量来存储当前和以及最大和。

结果分析或解释：
当遍历数组时，如果当前元素使得当前子序列和变得更负，我们就将当前和设为零，从下一个元素开始计算。这样可以保证无论何时，最大子序列和总不会小于0。因此，最终返回的最大子序列和就是所有非负子序列中的最大值，如给定数组A中的[1, 3, 4]。