小蓝有一个长度为 N 的数组 A = [ A0, A1, . . . , A N−1]。现在小蓝想要从 A 对 应的数组下标所构成的集合 I = {0, 1, 2, . . . , N − 1} 中找出一个子集 R1，那么 R1 在 I 中的补集为 R2。记 S 1 = ∑ r∈ R1 A r， S 2 = ∑ r∈ R2 A r，我们要求 S 1 和 S 2 均为 偶数，请问在这种情况下共有多少种不的
R1。当 R1 或 R2 为空集时我们将 S 1 或 S 2 视为 0。 该处使用的url网络请求的数据。
【输入格式】
第一行一个整数 T，表示有 T 组数据。
接下来输入 T 组数据，每组数据包含两行：第一行一个整数 N，表示数组
A 的长度；第二行输入 N 个整数从左至右依次为 A0, A1, . . . , A N−1，相邻元素之
间用空格分隔。
【输出格式】
对于每组数据，输出一行，包含一个整数表示答案，答案可能会很大，你
需要将答案对 1000000007 进行取模后输出
【样例输入】
2
2
6 6
2
1 6
【样例输出】
4
0
对于第一组数据，答案为 4。（注意：大括号内的数字表示元素在数组中的
下标。）
R1 = {0}, R2 = {1}；此时 S 1 = A0 = 6 为偶数, S 2 = A1 = 6 为偶数。
R1 = {1}, R2 = {0}；此时 S 1 = A1 = 6 为偶数, S 2 = A0 = 6 为偶数。
R1 = {0, 1}, R2 = {}；此时 S 1 = A0 + A1 = 12 为偶数, S 2 = 0 为偶数。
R1 = {}, R2 = {0, 1}；此时 S 1 = 0 为偶数, S 2 = A0 + A1 = 12 为偶数。
对于第二组数据，无论怎么选择，都不满足条件，所以答案为 0。
【评测用例规模与约定】
对于 20% 的评测用例，1 ≤ N ≤ 10。
对于 40% 的评测用例，1 ≤ N ≤ 100。
对于 100% 的评测用例，1 ≤ T ≤ 10, 1 ≤ N ≤ 1000 , 0 ≤ A i ≤ 1e9。
java
import java.util.Scanner;
public class Main{
static int T;//测试数据
static long ans=0;//结果
static int[] arr;//数组
public static void main(String[] args) {
Scanner in=new Scanner(System.in);
T=in.nextInt();
while (T!=0){
int n=in.nextInt();//数组个数
arr=new int[n+1];//定义数组容量
long sum=0;//初始化sum=0
for (int i = 1; i <=n; i++) {//遍历数组，给数组赋值
arr[i]=in.nextInt();
sum+=arr[i];
}
if (sum%2==0){//判断总和是否为偶数
ans++;
}
// bfs函数的作用是从数组中的第i个元素开始，寻找一个子集，使得子集中所有元素的和等于sum/2-arr[i]，
// 其中sum为数组中所有元素的和。
// 在bfs函数中，程序通过递归调用bfs函数来寻找这样的子集。如果找到了这样的子集，则ans加1。
// 传入了三个参数：i+1，sum和arr[i]。其中i+1表示从i+1号节点开始进行广度优先搜索，
// sum表示搜索的目标值，arr[i]表示存储图中第i个节点的信息。
// 简单来说，这段代码是在对从1到n号节点进行广度优先搜索，搜索的目标值为sum。
for (int i=1;i<=n;i++){
bfs(i+1,sum,arr[i]);
}
// 程序输出ans的值，然后将ans的值重置为0，T的值减1，继续处理下一组数据
System.out.println(ans);
ans=0;
T--;
}
}
//这是一个使用深度优先搜索算法（DFS）的代码片段，用于计算一个数组中子集的和是否为偶数，并统计偶数子集的数量。
// 函数bfs()的参数包括next，sum和sum_temp。其中next是下一个要搜索的数组元素的索引，sum是数组的总和，sum_temp是当前子集的和。
// 在函数的开头，我们检查sum_temp是否为偶数，如果是，则检查(sum-sum_temp)是否为偶数。如果两个数都是偶数，则将ans（答案）增加1，并对1000000007取模。
// 然后，我们使用for循环遍历数组中的元素，并递归地调用bfs()函数，将next设置为i+1，sum保持不变，sum_temp加上当前元素的值。
static void bfs(int next,long sum,long sum_temp){
if(sum_temp%2==0&&(sum-sum_temp)%2==0){
ans++;
ans=ans%1000000007;
}
// 这段代码的作用是：从数组的next位置开始，依次将后面的元素加入到sum_temp中，计算出所有可能的和为sum的组合。
// 具体实现是通过递归实现的，每次递归调用时，将next加1，sum_temp加上当前位置的元素值，
// 然后再次调用bfs函数，直到next等于数组长度或者sum_temp等于sum为止。
for (int i=next;i<arr.length;i++){
bfs(i+1,sum,sum_temp+arr[i]);
}
}
}