标题中的“求数组的子数组之和的最大值”是一个经典的计算机科学问题，通常被称为“最大子序列和”（Maximum Subarray Problem）。这个问题在数组或序列数据结构中寻找一段连续的子序列，使得子序列的所有元素之和最大。在算法和数据结构领域，这个问题有多种解决方案，对于理解和掌握动态规划、分治策略以及线性时间复杂度的算法非常关键。
我们来了解一下动态规划方法，这是解决此类问题的一种常见策略。动态规划是通过将问题分解为更小的子问题来求解的。对于最大子序列和，我们可以定义一个状态数组dp，其中dp[i]表示以第i个元素结尾的最大子序列和。初始时，dp[0] = nums[0]，然后我们遍历数组，更新dp[i] = max(nums[i], dp[i-1] + nums[i])。这个过程可以保证每次更新的dp[i]都是以nums[i]结尾的子序列中的最大和。
另一种常见的方法是 Kadane's Algorithm，它也是基于动态规划思想，但实现更为简洁。Kadane's Algorithm 的核心在于，它维护两个变量：当前子序列的和cur和到目前为止找到的最大子序列和maxSum。遍历数组，如果nums[i] > cur + nums[i]，则更新cur = nums[i]，否则更新cur = maxSum + nums[i]。maxSum即为最大子序列和。
在编程语言如Java、Python、C++等中，都可以轻松实现这两种方法。例如，以下是一个使用Python的Kadane's Algorithm实现：
```python
def maxSubArray(nums):
cur_sum = max_sum = nums[0]
for num in nums[1:]:
cur_sum = max(num, cur_sum + num)
max_sum = max(max_sum, cur_sum)
return max_sum
```
这个题目常出现在程序员面试中，尤其是针对初级到中级水平的候选人，因为它能很好地测试候选人的基础算法理解能力和代码实现能力。在标签中提到的“源码”和“工具”，可能意味着解题过程中会涉及到阅读和分析他人编写的代码，或者使用某些编程工具进行辅助。
提供的压缩文件名“程序员面试题精选100题.doc、精选100题.doc、程序员面试100题.pdf”表明这是一些面试题集，很可能包含了这个问题和其他类似的问题，可以帮助准备面试的程序员巩固算法知识，提升问题解决技巧。这些文档可能涵盖了各种编程语言、数据结构、算法和软件工程的相关问题，对于求职者来说是宝贵的参考资料。
“求数组的子数组之和的最大值”是计算机科学中的一个重要问题，通过动态规划和Kadane's Algorithm等方法可以有效解决。它不仅在算法竞赛和面试中常见，而且对于理解和应用基础数据结构和算法有着深远的意义。
