为了使GCD最大化，必须删除的最小子阵列的长度

当我们面对一个长度为n的数列时，要求删除一个子序列后剩下部分的最大公约数（GCD）最大，该如何做呢？

首先，我们可以将这个序列分成两个子序列，分别求它们的GCD，然后取这两个GCD的最大公约数。那么，我们该如何划分这两个子序列呢？

显然，划分成长度相等的两个子序列不一定能达到最优解，因为一个子序列中可能含有更重要的元素。所以，我们需要找到尽可能长的一个子序列，使得它的GCD尽可能大。

考虑使用动态规划来解决这个问题。我们定义一个状态dp[i][j]表示从第i个位置开始，长度为j的子序列的GCD。那么，我们可以使用一个前缀GCD数组，设prefix[i]表示前i个元素的GCD，用O(1)的时间复杂度即可求出dp[i][j]。

转移方程为：dp[i][j] = gcd(dp[i][j-1], nums[i+j-1])，其中nums为原始数列。注意，当dp[i][j]=1时，我们需要删除这个子序列，因为1不是一个重要元素。

最后，我们需要找到一个最小的j，使得dp[i][j]为1。这个最小的j即为要删除的最小子序列长度。

下面是代码片段：

import math

def solve(nums):
    n = len(nums)
    prefix = [0] * (n + 1)
    for i in range(1, n + 1):
        prefix[i] = math.gcd(prefix[i - 1], nums[i - 1])
    for j in range(1, n + 1):
        for i in range(n - j + 1):
            if j == 1:
                dp[i][j] = nums[i]
            else:
                dp[i][j] = math.gcd(dp[i][j - 1], nums[i + j - 1])
            if dp[i][j] == 1:
                return j
    return -1  # 如果整个数列的GCD不为1，则无法达到最优解

该算法的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(n^2)。