这个问题涉及到组合数学和素数判断，我们可以使用动态规划的方法来解决。首先，我们需要判断一个数是否为素数，然后，我们可以使用一个二维数组dp[i][j]来存储前i个数中，最后一个数为j的构造方案数。最后，我们可以遍历所有的数，更新dp数组，得到最终的答案。具体的实现可以参考以下代码： ```python def is_prime(n): if n <= 1: return False if n == 2: return True if n % 2 == 0: return False for i in range(3, int(n**0.5) + 1, 2): if n % i == 0: return False return True def count_prime_arrays(nums): n = len(nums) dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(n + 1)] dp[0][0] = 1 for i in range(1, n + 1): for j in range(1, n + 1): if is_prime(j + nums[i - 1]): dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i - 1][j - nums[i - 1]] return sum(dp[n]) nums = [1.1, 2] print(count_prime_arrays(nums)) ``` 这段代码首先定义了一个is_prime函数来判断一个数是否为素数，然后定义了一个count_prime_arrays函数来解决问题。在count_prime_arrays函数中，我们使用了动态规划的方法，遍历所有的数，更新dp数组，最后返回dp[n]的和，即满足条件的构造方案数。

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