最大子段和问题，参考伪代码，将测试值（-2，11，-4，13，-5，-2）修改为（-20，11，-4，13，-5，-2）用c++写出代码

最大子段和问题是一个经典的动态规划问题，目标是在给定数组中找到连续子数组的最大和。你可以通过维护两个变量，一个记录当前连续子数组的和（`curSum`），另一个记录全局最大和（`maxSum`），来解决这个问题。

以下是使用 C++ 编写的伪代码及示例：

// 定义函数 maxSubArraySum
int maxSubArraySum(vector<int>& nums) {
    int curSum = nums[0]; // 初始化当前和为第一个元素
    int maxSum = nums[0]; // 初始化最大和也为第一个元素

    for (int i = 1; i < nums.size(); i++) { // 遍历数组
        curSum = max(nums[i], curSum + nums[i]); // 如果加上当前元素比单独取它的和更大，就更新当前和
        if (curSum > maxSum) { // 如果当前和大于已知的最大和，更新最大和
            maxSum = curSum;
        }
    }

    return maxSum; // 返回最大子段和
}

// 测试数据例子
vector<int> numbers = {-20, 11, -4, 13, -5, -2};
int result = maxSubArraySum(numbers);
cout << "最大子段和是: " << result << endl;

在这个代码中，我们遍历输入数组，对于每个元素，我们比较加上当前元素后的和是否大于单个元素本身，如果更大，就更新当前子段和。同时，每次遇到新的最大子段和时，都会更新全局最大和。