请再优化，缩短运行时间

### 回答1：
对于给定的问题，可以使用动态规划来优化算法，时间复杂度可以降到O(n)。

具体地，可以维护两个变量：maxSum和curSum。其中maxSum记录当前最大的子序列和，curSum记录当前子序列的和。遍历整个数组，对于每个元素，更新curSum为curSum+当前元素，如果curSum小于0，则将其重置为0，表示从当前位置重新开始寻找子序列。然后更新maxSum为max(maxSum, curSum)。最终maxSum即为所求的最大子序列和。

以下是代码实现：

def maxSubArray(nums):
maxSum = float('-inf')
curSum = 0
for num in nums:
curSum += num
maxSum = max(maxSum, curSum)
curSum = max(curSum, 0)
return maxSum

nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
print(maxSubArray(nums)) # 输出6

### 回答2：
要优化和缩短程序的运行时间，可以采取以下几种方法：

1. 剖析程序，找出瓶颈：通过使用性能分析工具，我们可以找出程序运行中消耗时间较多的部分。可以使用一些被广泛应用的工具，例如gprof、perf等。找出瓶颈后，我们可以有针对性地进行优化。

2. 使用更高效的算法：有时候，能够使用更高效的算法解决问题。通过研究和了解不同的算法，我们可以选择更适合的算法来解决问题，从而提高程序的运行效率。

3. 优化循环：循环是程序中常见的耗时操作。通过减少循环次数、减少循环内部的计算量或者改变循环的顺序，我们可以减少循环所需的时间。

4. 并行计算：对于一些任务，可以使用并行计算的方式来提高程序的运行效率。通过将任务分解为多个并行执行的子任务，可以利用多核处理器或者分布式计算环境来加速程序的运行。

5. 优化内存访问：内存访问的效率对于程序的运行速度有很大的影响。可以通过减少不必要的内存访问、合理使用缓存、使用更加紧凑的数据结构等方式来提高内存访问的效率。

6. 使用编译器优化选项：大多数编译器都提供了一些优化选项，可以通过开启这些选项来优化生成的机器代码。例如，可以开启编译器的优化选项来进行循环展开、内联函数等优化。

综上所述，要优化和缩短程序的运行时间，我们可以通过剖析程序找出瓶颈，使用更高效的算法，优化循环，使用并行计算，优化内存访问以及使用编译器优化选项等方式来提高程序的运行效率。

### 回答3：
要优化和缩短程序的运行时间，可以采取以下几种方法。

首先，可以通过算法优化来减少程序的执行时间。可以尝试使用更高效的算法或数据结构来代替现有的实现。通过减少循环次数或递归深度，可以减少程序的运行时间。此外，可以通过剪枝策略来避免不必要的计算步骤，从而提高程序的效率。

其次，可以通过并行计算来加快程序的运行速度。将程序分成多个独立的任务，并行执行这些任务，可以显著减少整体的运行时间。可以使用多线程或分布式计算技术来实现并行计算。

此外，对于大规模数据的处理，可以考虑采用分片处理的方式。将数据分成多个小块，分别处理每个小块，并行执行这些处理任务，最后将结果进行合并，可以提高程序的效率。

还可以对程序进行性能分析和调优。使用性能分析工具来查找程序的瓶颈，找到运行时间较长的部分，并对其进行优化。可以通过修改代码结构、减少内存消耗或优化算法来改进程序的性能。

最后，还可以通过硬件优化来加速程序的运行。升级CPU、增加内存或使用SSD等高速硬件设备，都有助于提高程序的运行速度。

综上所述，通过算法优化、并行计算、分片处理、性能分析和调优以及硬件优化等方法，可以进一步优化和缩短程序的运行时间。但需要根据具体问题和场景来选择合适的优化方式，因为不同的问题可能有不同的解决方法。