给定一个整数数组，计算该数组最大子数组的和，用JavaScript实现

### 回答1：
可以使用Kadane算法来解决这个问题，其时间复杂度为O(n)，其中n是数组的长度。

Kadane算法的基本思路是维护两个变量：当前最大子数组的和和当前最大子数组的末尾位置。我们从数组的第一个元素开始遍历，对于每个元素，我们先更新当前最大子数组的末尾位置，然后更新当前最大子数组的和。如果当前的和比之前的最大子数组和更大，我们就更新最大子数组和。最后，最大子数组的和就是我们要求的结果。

下面是JavaScript实现：

function maxSubArray(nums) {
  let maxSum = nums[0];
  let currentSum = nums[0];
  for (let i = 1; i < nums.length; i++) {
    currentSum = Math.max(currentSum + nums[i], nums[i]);
    maxSum = Math.max(maxSum, currentSum);
  }
  return maxSum;
}

我们可以通过以下方式测试该函数：

const nums = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4];
console.log(maxSubArray(nums)); // 输出6，对应子数组[4,-1,2,1]

### 回答2：
给定一个整数数组，计算该数组最大子数组的和可以通过动态规划的方法来实现。动态规划的思想是将大问题拆分成小问题来解决，并利用之前的计算结果来求解当前的问题。

步骤如下：
1. 定义两个变量：maxSum用来存储当前最大子数组的和，tempSum用来存储当前子数组的和。
2. 遍历整个数组，从第一个元素开始累加到最后一个元素。
3. 对于每个元素，判断tempSum加上当前元素的值是否大于当前元素的值。如果是，则将tempSum更新为tempSum加上当前元素的值；否则，将tempSum更新为当前元素的值。这样可以保证tempSum始终为当前最大子数组的和。
4. 判断tempSum是否大于maxSum，如果是，则将maxSum更新为tempSum。这样就可以得到整个数组的最大子数组的和。
5. 遍历完整个数组后，maxSum即为所求的最大子数组的和。

JavaScript代码示例如下：

function maxSubArray(nums) {
  let maxSum = nums[0]; // 初始化最大子数组的和为第一个元素的值
  let tempSum = nums[0]; // 初始化当前子数组的和为第一个元素的值
  
  for (let i = 1; i < nums.length; i++) {
    tempSum = Math.max(tempSum + nums[i], nums[i]);
    maxSum = Math.max(maxSum, tempSum);
  }
  
  return maxSum;
}

// 测试
let nums = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4];
console.log(maxSubArray(nums)); // 输出6，对应的最大子数组为[4, -1, 2, 1]

以上就是使用JavaScript实现计算给定整数数组最大子数组和的方法。

### 回答3：
可以通过动态规划的方法来解决这个问题。

首先，定义两个变量`maxSum`和`currentSum`，分别表示当前的最大子数组和和当前的子数组和。

然后，遍历整个数组，对于每一个元素，更新`currentSum`的值，如果`currentSum`大于0，则说明当前元素可以加入到之前的子数组中，更新`currentSum = currentSum + arr[i]`；否则，说明当前元素重新开始一个新的子数组，更新`currentSum = arr[i]`。

然后，比较`currentSum`和`maxSum`的大小，如果`currentSum`大于`maxSum`，则更新`maxSum = currentSum`。

最后，返回`maxSum`即为最大子数组的和。

以下是JavaScript代码实现：

function maxSubArraySum(arr) {
   let maxSum = arr[0];
   let currentSum = arr[0];

   for(let i = 1; i < arr.length; i++) {
       currentSum = Math.max(currentSum + arr[i], arr[i]);
       maxSum = Math.max(currentSum, maxSum);
   }

   return maxSum;
}

const arr = [1, -2, 3, 4, -5, 6, -1, 2];
const maxSum = maxSubArraySum(arr);
console.log(maxSum);

该代码的时间复杂度为O(n)，其中n为数组的长度。