Kadane算法中max_ending_here重置为当前元素而非0，是因为子数组必须非空且连续；若设为0，则隐含“可不选元素”，违反题意——当全为负数时将错误返回0而非最大负数。
为什么 max_ending_here 重置时必须设为当前元素而非 0
因为子序和必须连续，且至少包含一个元素。当 max_ending_here + nums[i] ，说明前面的累加段已拖累当前值，最优策略是“从 <code>nums[i] 重新开始”。此时起始索引不能继承旧起点，而要更新为 i。若设为 0，会丢失负数数组（如 [-5, -2]）中最大单元素的合法性。
如何在更新 max_so_far 时同步记录起止索引
只靠一个变量无法回溯起点，必须维护三个状态变量：max_ending_here、start_temp（当前段临时起点）、end_idx（当前段终点）。每次更新全局最大值时，把 start_temp 和当前 i 赋给最终的 left 和 right。
关键逻辑如下：
int max_so_far = nums[0];
int max_ending_here = nums[0];
int start_temp = 0, left = 0, right = 0;
for (int i = 1; i < nums.size(); ++i) {
if (max_ending_here < 0) {
max_ending_here = nums[i];
start_temp = i; // 新段起点
} else {
max_ending_here += nums[i];
}
if (max_ending_here > max_so_far) {
max_so_far = max_ending_here;
left = start_temp;
right = i;
}
}
nums[i] 为负但 max_ending_here 仍为正时要不要更新 start_temp
不更新。只要 max_ending_here >= 0，继续累加就有意义——即使加入负数，也可能为后续更大正数保留连接性（例如 [4, -1, 5]：4→3→8，起点始终是 0）。只有当 max_ending_here 变成负数，才说明当前段已无价值，必须在下一位置重置起点。
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- 错误做法：每次
nums[i] 就重置 <code>start_temp - 正确依据：转移条件只看
max_ending_here的符号，不是看nums[i] - 边界注意：全负数组中，
start_temp和left最终指向最大那个负数的索引，不是 0
为什么不能用 std::max 简化判断逻辑
因为 std::max(a + b, b) 看似等价于 a ，但会掩盖起始索引更新时机。前者只返回值，无法触发 <code>start_temp = i 这一副作用；后者天然将“是否重置起点”与“是否更新最大值”解耦，语义清晰且可审计。
尤其当需要返回子数组本身（而不仅是和）时，索引更新必须显式、及时、与值计算严格同步——隐式 std::max 容易漏掉这一层控制流。
实际编码中，宁可用两行 if，也不要为省一行代码牺牲状态可追踪性。
