删除元素，使得 Array 不能被划分为两个总和相等的子集

在这个问题中，我们要面对的是给定一个整数数组，我们需要从中删除某些元素，使得剩余元素的和不能被等分为两个子集。

这个问题可以用动态规划来解决，并且可以使用一个二维的布尔型数组 dp 来存储已经考虑过的元素和相应的状态。其中，dp[i][j] 表示从数组的前 i 个元素中能否选取若干个元素，它们的和为 j。如果它们能够被等分为两个子集，那么这个格子的值为 true，否则为 false。

状态转移方程为：

dp[i][j] = dp[i-1][j] or dp[i-1][j-nums[i]]

其中，dp[i-1][j] 表示不选取第 i 个元素时的情况，dp[i-1][j-nums[i]] 则表示选取它时的情况。

最终，目标就是在找到一个最大的 j，使得 dp[n][j] 为 true，即从数组中找到一个子集的和等于整个数组的和的一半。如果这个值不存在，那么意味着整个数组不能被等分为两个子集，此时我们返回 false。

当找到一个 j 之后，我们就最多只需要删除一个元素就能够满足条件了。因此答案就是 n-1。

以下是一个具体实现的示例代码：

def canPartition(nums):
    n = len(nums)
    s = sum(nums)
    if s % 2 != 0:
        return False
    
    target = s // 2
    dp = [[False]*(target+1) for _ in range(n+1)]
    dp[0][0] = True

    for i in range(1, n+1):
        for j in range(target+1):
            if j < nums[i-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j]
            else:
                dp[i][j] = dp[i-1][j] or dp[i-1][j-nums[i-1]]

    for j in range(target, -1, -1):
        if dp[n][j]:
            return n - dp[n][:j+1].count(True)

    return False

在这个示例代码中，我们首先判断了整个数组的和是否为偶数，如果不是，那么就无法将数组分成两个相等的子集。然后我们求出数组的和的一半作为目标值，并创建一个大小为 (n+1) x (target+1) 的 dp 数组。其中 dp[i][j] 表示从数组的前 i 个元素中选取若干个元素，它们的和是否为 j。

接下来，我们采用动态规划的方式进行状态转移，并在最后遍历一遍 dp 数组，找到最大的 j，使得 dp[n][j] 为 true，然后返回 n - dp[n][:j+1].count(True) 即可。

请注意，这个方案并不是一定能够得到最优解，但是它保证了在删除不超过一个元素的情况下一定能够满足要求。同时这个解法时间复杂度为 $O(n^2)$，空间复杂度也为 $O(n^2)$。如果需要优化空间复杂度，可以使用滚动数组的方式，将二维数组变成一维数组。