用c语言编写：输入若干个整型数据（可能有正数和负数），存放在顺序表中，求顺序表中连续子表（最少有一个元素）的最大和。 提升要求：时间复杂度不超过O(n)

在 C 语言中，解决这个问题可以采用 Kadane 算法（也称为动态规划算法）。这个算法可以在遍历一次数组的过程中找到最大子数组和，其核心思想是维护两个变量：当前子数组和（cumulative sum），以及全局最大子数组和。

以下是一个简单的 C 代码示例：

#include <stdio.h>

// 函数声明
int maxSubArraySum(int arr[], int size);

int main() {
    int n;
    printf("请输入整数个数：");
    scanf("%d", &n);
    
    // 假设数组长度足够大
    int* arr = malloc(n * sizeof(int));
    printf("请输入 %d 个整数：", n);
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        scanf("%d", arr + i);
    }

    int result = maxSubArraySum(arr, n);
    printf("最大子数组和为：%d\n", result);

    free(arr);  // 不要忘记释放内存
    return 0;
}

// 求解最大子数组和的函数
int maxSubArraySum(int arr[], int size) {
    if (size <= 0) return 0; // 如果数组为空，和为0

    int current_sum = arr[0]; // 当前子数组和
    int global_max = arr[0]; // 最大子数组和

    for (int i = 1; i < size; ++i) {
        current_sum = MAX(current_sum + arr[i], arr[i]); // 更新当前子数组和
        if (current_sum > global_max) {
            global_max = current_sum; // 更新全局最大值
        }
    }
    return global_max;
}

// 定义一个辅助函数用于计算较大的两个数
#define MAX(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))

在这个代码中，`maxSubArraySum` 函数的时间复杂度确实是 O(n)，因为我们只遍历了一次数组。当你运行这个程序时，用户会被提示输入整数的数量和数值，然后它会找出并打印出最大的连续子数组和。