环形数组最大子数组和等于max(普通最大子数组和, 总和−最小子数组和)，但需特判全负数情况，此时直接返回普通最大值。
为什么总和减最小子数组和能算环形最大和
环形数组的最大子数组和，要么是普通非环形最大和（不跨尾到头），要么是总和减去中间一段“最负”的连续子数组——也就是总和减最小子数组和。关键在于：跨环的最优解 = 所有元素加起来，再把中间拖后腿最狠的一段切掉。
但要注意一个边界：如果数组全为负数，max_subarray_sum 就是最大的那个负数，而 total_sum - min_subarray_sum 会等于 0（因为 min_subarray_sum == total_sum），结果错误。所以必须单独判断是否所有数都 ≤ 0。
怎么写最小子数组和（Kadane 变体）
和求最大子数组和的 Kadane 算法对称：把比较方向反过来，初始化用 INT_MAX，更新时取 min(current_sum + num, num)。
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- 不能直接对原数组取负再跑一遍最大和——浮点或溢出风险高，逻辑也绕
-
min_so_far初始值必须是INT_MAX，不是 0；否则第一个负数就卡住 - 要允许子数组长度为 1，所以每次都要做
min_so_far = min(min_so_far, current_sum)，不能只在更新current_sum后才比
int min_subarray_sum = INT_MAX;
int current_min = 0;
for (int x : nums) {
current_min = min(x, current_min + x);
min_subarray_sum = min(min_subarray_sum, current_min);
}
环形情况要排除全负数陷阱
当 max_subarray_sum ，说明整个数组没有正数，此时环形解不可能靠“挖掉一段”变大——因为挖掉任何一段只会让和更小（总和已经是负的，再减一个负数等于加正数？不对：注意 <code>total - min 中 min 是负数，所以 total - min = 负 - 负 = 更负或略大，但最大也就等于 <code>max_subarray_sum）。实际此时唯一合法解就是 max_subarray_sum。
- 判断条件用
max_subarray_sum ，而不是 <code>min_subarray_sum == total_sum，更直接可靠 - 不需要特判空数组，题目通常保证
nums.size() > 0 - 不要在计算
total_sum时用accumulate却忘了long long——若nums元素范围大，int总和可能溢出
完整逻辑里总和和最小子数组和的调用时机
必须先算出 max_subarray_sum 和 min_subarray_sum，再算 total_sum；或者把 total_sum 放在最前面单独扫一次。不能边算 max/min 边累加 total 再混用——容易因初始化顺序导致 min 比 total 少算一个数。
- 推荐做法：第一遍循环算
total_sum和max_subarray_sum；第二遍算min_subarray_sum（或一遍完成三个变量，但需小心初始化） - 如果一遍完成，
current_max和current_min必须各自独立初始化，且total_sum累加放在最外层 - 返回时写成：
max(max_subarray_sum, total_sum - min_subarray_sum)，但前面加一层if (max_subarray_sum
真正容易漏的是全负数判断——很多人写了 total - min 却没兜底，一遇到 [-3,-2,-1] 就返回 0，错得无声无息。
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