用C++采用分治算法(时间复杂性为O(nlogn))，实现求最大子段和，并统计运行时间。

在C++中，可以使用分治算法（如Kadane's Algorithm）来解决寻找数组最大子段和的问题。这个算法的基本思想是将数组分成两部分，分别计算左半部分、右半部分以及跨越中间点的最大子段和，然后取这三个数中的最大值作为结果。

以下是使用递归实现的一个例子：

#include <vector>
#include <chrono>

int maxSubarraySum(const std::vector<int>& nums) {
    if (nums.empty()) return 0;
    if (nums.size() == 1) return nums[0];

    int mid = nums.size() / 2;
    int leftMax = maxSubarraySum(nums.begin(), nums.begin() + mid);
    int rightMax = maxSubarraySum(nums.begin() + mid, nums.end());
    int crossMax = nums[mid] > 0 ? nums[mid] : 0;

    for (size_t i = mid - 1; i >= 0; --i) {
        crossMax = std::max(crossMax + nums[i], nums[i]);
    }

    return std::max(leftMax, std::max(rightMax, crossMax));
}

int main() {
    std::vector<int> nums = { -2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4 };
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();

    int result = maxSubarraySum(nums);
    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    
    double time_spent = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end - start).count() * 1e-6;
    std::cout << "最大子段和: " << result << ", 运行时间: " << time_spent << "秒" << std::endl;

    return 0;
}

在这个代码片段中，`maxSubarraySum`函数实现了分治策略，并返回最大子段和。`main`函数中首先初始化了一个测试数组，然后记录开始时间，调用函数并获取结果，最后计算并输出运行时间。