给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。

这个问题通常被称为“最大子数组和”（Maximum Subarray Sum），也可以称为 Kadane’s 算法。给定一个整数数组 `nums`，你需要计算其中连续子数组的最大和，可以是负数、零或正数。算法的主要步骤如下：

1. 初始化两个变量：`current_sum` 存储当前连续子数组的和，`max_sum` 存储到目前为止找到的最大和。初始化它们都为数组的第一个元素。

2. 遍历数组，对于每个元素：
- 如果当前元素加上 `current_sum` 大于0，则将当前元素加到 `current_sum` 上；否则，说明当前元素开始了一个新的负向子数组，所以从零开始更新 `current_sum`。
- 比较 `current_sum` 和 `max_sum`，如果 `current_sum` 更大，就更新 `max_sum`。

3. 当遍历完整个数组后，`max_sum` 就是最大连续子数组的和。

以下是 Python 代码示例：

def maxSubArray(nums):
    if not nums: return 0
    current_sum = max_sum = nums[0]
    
    for num in nums[1:]:
        current_sum = max(num, current_sum + num)
        max_sum = max(max_sum, current_sum)
        
    return max_sum