有 n个正整数的非空数组 nums，判断是否可以从数组中选出一些数字，使得这些数字的和等于整个数组的元素和的一半。若可行则输出true，否则输出false。

这个问题是一个经典的求解“子集和”问题，通常可以用动态规划的方法解决。我们可以创建一个名为dp的布尔数组，其中dp[i]表示前i个数字是否存在一种组合，其和等于nums数组总和的一半。初始时，dp[0]为true，因为没有元素时任何数都是总和的一半。

对于每个数字nums[i]，我们有两个选项：包含它或不包含它。如果包含它，那么我们需要找到剩余元素和为总和减去nums[i]的一半的组合，这对应于dp[nums_sum - nums[i]]；如果不包含它，我们就需要找到剩余元素和等于总和的一半的组合，这对应于dp[nums_sum / 2]。

最终，如果dp[nums_sum / 2]为true，说明存在这样的组合，返回true；否则返回false。

以下是伪代码形式：

def canPartition(nums):
    total_sum = sum(nums)
    target_sum = total_sum / 2

    dp = [False] * (target_sum + 1)
    dp[0] = True

    for num in nums:
        for i in range(num, target_sum + 1):  # 从当前数开始覆盖到目标区间
            dp[i] |= dp[i - num]

    return dp[target_sum]

# 示例
nums = [1, 7, 11, 5]
result = canPartition(nums)
if result:
    print(True)  # 可行，返回true
else:
    print(False)