kadane算法最高效，时间复杂度o(n)、空间复杂度o(1)；核心是遍历中对每个位置i，取“仅nums[i]”或“nums[i]+前段最大和”的较大值更新当前和，并同步更新全局最大值。
用动态规划（Kadane算法）求解最高效，时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(1)。
核心思路：边遍历边决策
遍历数组时，对每个位置 i，判断“以 nums[i] 结尾的最大连续子数组和”是多少。它只有两种可能：
- 只取当前元素 nums[i]
- 把 nums[i] 接在前面已有的最大子数组后面（即加上之前的结果）
取二者较大值作为当前结尾的最大和，并持续更新全局最大值。
代码实现（含注释）
function maxSubArray($nums) {
if (empty($nums)) return 0;
<pre class='brush:php;toolbar:false;'>$currentSum = $nums[0]; // 以当前元素结尾的最大和
$maxSum = $nums[0]; // 全局最大和
for ($i = 1; $i < count($nums); $i++) {
// 要么从当前数重新开始，要么接上前一段
$currentSum = max($nums[$i], $currentSum + $nums[$i]);
$maxSum = max($maxSum, $currentSum);
}
return $maxSum;}
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// 示例调用 $arr = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]; echo maxSubArray($arr); // 输出：6（对应子数组 [4,-1,2,1]）
支持返回子数组起止位置
只需额外记录起始下标：
function maxSubArrayWithIndex($nums) {
if (empty($nums)) return ['sum' => 0, 'start' => -1, 'end' => -1];
<pre class='brush:php;toolbar:false;'>$currentSum = $nums[0];
$maxSum = $nums[0];
$start = 0;
$end = 0;
$tempStart = 0;
for ($i = 1; $i < count($nums); $i++) {
if ($currentSum < 0) {
$currentSum = $nums[$i];
$tempStart = $i;
} else {
$currentSum += $nums[$i];
}
if ($currentSum > $maxSum) {
$maxSum = $currentSum;
$start = $tempStart;
$end = $i;
}
}
return [
'sum' => $maxSum,
'start' => $start,
'end' => $end,
'subarray' => array_slice($nums, $start, $end - $start + 1)
];}
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注意事项
- 数组全为负数时，结果是最大的那个负数（不是 0）
- 若要求“非空子数组”，无需额外处理；题目默认非空
- PHP 中注意 count($nums) 在空数组时安全，但逻辑上应先判空
- 避免用双层循环暴力枚举（O(n²)），大数据量会超时
