用c++求一个最大正子序列的和

在C++中，可以使用动态规划（Dynamic Programming, DP）的方法来解决“最大子序列和”问题，例如计算一个整数数组中的连续元素的最大和。这个问题通常被称为“Kadane's Algorithm”。以下是简单版本的C++代码：

#include <vector>
using namespace std;

int maxSubArraySum(vector<int>& nums) {
    int max_current = nums[0];     // 当前最大和
    int max_global = nums[0];      // 最大全局和（初始化等于第一个元素）

    for (int i = 1; i < nums.size(); ++i) {
        max_current = max(nums[i], max_current + nums[i]);  // 更新当前最大值
        if (max_current > max_global)
            max_global = max_current;   // 如果当前最大和大于全局，更新全局
    }
    
    return max_global;
}

// 示例
int main() {
    vector<int> nums{-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4};
    cout << "最大子序列和: " << maxSubArraySum(nums) << endl;
    return 0;
}

这个函数`maxSubArraySum`遍历整个数组，对于每个位置，如果从该位置开始到结尾的子序列和更大，就更新当前最大和。同时，保持跟踪全局最大和，以便在结束时返回结果。