给出该题的c++完整代码

当然，这是一个基于Kadane's Algorithm的C++解决方案，用于计算二维数组的最大子矩阵和：

#include <iostream>
#include <vector>

int kadaneMaxSubarraySum(std::vector<std::vector<int>>& matrix) {
    int rows = matrix.size();
    if (rows == 0) return 0; // 如果矩阵为空，返回0

    int cols = matrix[0].size();
    
    int max_current = 0, max_global = INT_MIN;
    
    // 水平扫描（每一列）
    for (int i = 0; i < cols; ++i) {
        int cur_sum = 0;
        for (int j = 0; j < rows; ++j) {
            cur_sum += matrix[j][i];
            max_current = std::max(cur_sum, max_current);
        }
        max_global = std::max(max_global, max_current);
    }

    // 垂直扫描（每一行）
    for (int i = 0; i < rows; ++i) {
        int cur_sum = 0;
        for (int j = 0; j < cols; ++j) {
            cur_sum += matrix[i][j];
            max_current = std::max(cur_sum, max_current);
        }
        max_global = std::max(max_global, max_current);
    }

    // 左上到右下的对角线扫描
    for (int i = 0; i < rows && i < cols; ++i) {
        int cur_sum = matrix[i][i];
        for (int j = i+1; j < rows; ++j) {
            cur_sum += matrix[j][i];
            max_current = std::max(cur_sum, max_current);
        }
        max_global = std::max(max_global, max_current);
    }

    // 右上到左下的对角线扫描
    for (int i = 0; i < rows && i < cols; ++i) {
        int cur_sum = matrix[i][rows-i-1];
        for (int j = i+1; j < cols; ++j) {
            cur_sum += matrix[j][rows-j-1];
            max_current = std::max(cur_sum, max_current);
        }
        max_global = std::max(max_global, max_current);
    }

    return max_global;
}

int main() {
    std::vector<std::vector<int>> input = {{0, -2, -7, 0}, {9, 2, -6, 2}, {-4, 1, -4, 1}, {-1, 8, 0, -2}};
    int result = kadaneMaxSubarraySum(input);
    std::cout << "最大子矩阵和为: " << result << std::endl;
    return 0;
}

这个代码首先检查矩阵是否为空，然后分别处理水平、垂直以及对角线上的子矩阵，通过`std::max()`函数更新最大和。注意，由于Kadane's Algorithm只能找到非负子数组的最大和，所以这里还需要额外的步骤来考虑对角线情况。