对于Java程序员来说，求最大连续子数组的和是一个经典的问题。为了更好的理解这个问题，让我们先来看一下具体的定义：

public int maxSubArray(int[] nums) {if (nums == null || nums.length == 0) {return 0;}int max = Integer.MIN_VALUE;int sum = 0;for (int num : nums) {sum = Math.max(sum + num, num);max = Math.max(max, sum);}return max;}

这段代码使用动态规划的思想解决了求最大连续子数组的和的问题。在遍历数组的过程中，我们用sum记录当前连续子数组的和，如果当前元素加上之前的数组和比当前元素本身更小，那么就舍弃之前的数组和。同时，我们用一个变量max来记录出现过的最大值。

这个算法的时间复杂度是O(n)，而空间复杂度是O(1)，因为在算法运行过程中只需要使用常数级别的空间。所以对于大规模的数据处理任务，这个算法是非常高效的。

不过，这个算法也有一些缺点。比如，如果输入的数组元素全都是负数，那么算法的运行效率会变得很低。因此，在实际开发过程中，我们需要根据场景来选择最合适的算法。