用C++采用改进算法(时间复杂性为O(n2))，实现求最大子段和，并统计运行时间。

在C++中，可以使用Kadane's Algorithm (也称为动态规划算法) 来求解最大子段和的问题，其时间复杂度为O(n)，而非O(n^2)。Kadane's Algorithm的基本思想是不断更新当前已知的最大子数组和，同时保持对全局最大子数组和的记录。

以下是使用Kadane's Algorithm的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <climits> // 包含INT_MAX用于处理负数情况

int maxSubarraySum(int arr[], int size) {
    int curr_max = arr[0]; // 当前最大子数组和
    int global_max = arr[0]; // 全局最大子数组和

    for (int i = 1; i < size; i++) {
        curr_max = std::max(arr[i], curr_max + arr[i]); // 更新当前最大值
        if (curr_max > global_max)
            global_max = curr_max; // 如果当前最大超过了全局最大，更新全局
    }

    return global_max;
}

int main() {
    int arr[] = { -2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4 };
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    int max_sum = maxSubarraySum(arr, n);

    std::cout << "最大子段和: " << max_sum << std::endl;

    // 记录运行时间的功能取决于使用的操作系统和库函数
    // C++标准库不直接提供计时功能，可以使用chrono库或第三方库如gperftools
    // 实际上测量运行时间可能会受到很多因素影响，这里简化了演示
    // 使用clock()函数粗略估算，注意这只是一个示例，不是实际性能衡量
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    maxSubarraySum(arr, n);
    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();

    long duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end - start).count();
    std::cout << "运行时间（微秒）: " << duration << std::endl;

    return 0;
}

请注意，在实际应用中，为了更准确地测量程序运行时间，通常会使用系统特定的性能分析工具或第三方库，如C++11后的`std::chrono`库或其他专门的性能分析库。上面的代码仅作为一个演示如何计算简单时间跨度的例子。