在本文中，我们将详细探讨一个特定的算法问题及其在LeetCode平台上的解决方案。这个问题是编号为1480的“一维数组的运行和”，并提供了一份用Python语言编写的解答代码。针对此题目的解决方法，我们将深入分析其解题思路、代码逻辑以及可能的优化空间。
问题背景是：给定一个整数数组nums，编写一个函数来计算数组的“运行和”（running sum）。所谓运行和，是指数组中每个元素的累积总和。具体而言，对于数组中的每个元素，它的运行和都是前面所有元素的和加上它自己。最终，返回一个与原数组相同长度的新数组，新数组中每个位置的元素都是原数组对应位置的运行和。
为了解决这个问题，我们首先可以考虑一个简单的办法，即使用双层循环，外层循环遍历数组的所有元素，内层循环计算从数组第一个元素到当前元素的所有元素的和，这样就可以得到每个位置的运行和。但是，这种方法的时间复杂度为O(n^2)，对于较大的数组来说效率很低。
一个更优的解法是使用一个额外的数组来记录到当前位置为止的运行和。我们可以从第二个元素开始遍历原数组，将当前元素与前一个位置的运行和相加，然后存储到结果数组中。这种方法只需要一次遍历，因此时间复杂度为O(n)，空间复杂度也为O(n)，因为它需要一个额外数组来存储运行和。
更进一步，如果空间复杂度是一个考虑因素，我们可以利用原数组来存储运行和，这样就不需要额外的存储空间。这种方法的空间复杂度降低到O(1)，但需要注意的是，在原数组上操作可能会改变原数组的数据，如果原数组中的数据还需要在后续操作中使用，则不推荐这种做法。
在Python编程语言的实现中，通常会利用其简洁的语法来快速实现这类问题的解决方案。例如，我们可以定义一个函数，接收数组nums作为输入参数，然后初始化一个与nums等长的数组来存储运行和。通过单层循环遍历nums，并在遍历过程中更新运行和数组的元素值。
代码实现可能如下：
```python
def runningSum(nums):
# 初始化一个长度与nums相同的数组用于存放运行和
running_sums = []
# 初始化一个变量sum用于累加元素值
sum = 0
# 遍历nums中的每个元素
for num in nums:
# 将当前元素值加到sum上
sum += num
# 将sum加入到running_sums中
running_sums.append(sum)
# 返回最终的运行和数组
return running_sums
```
在实际编写代码时，我们还需要注意输入输出格式是否符合LeetCode平台的要求，比如是否需要打印结果，或者是否要返回列表而非直接打印。
1480题的“一维数组的运行和”是一个基础的数组操作问题，考察了编程者对于数组遍历和元素累加操作的理解。通过掌握相关的解题思路和代码实现技巧，可以有效地解决这类问题，并在LeetCode等平台的练习中取得好成绩。同时，这类问题对于培养编程者的基本算法能力有着重要的意义。
