最大子集总和，以使集合中没有两个元素具有相同的数字

在这个问题中，我们需要找到一个具有唯一数字且总和最大的子集。这个问题可以使用动态规划算法来解决。

首先，我们需要对集合进行排序。然后，我们定义一个数组 dp，其中 dp[i] 表示集合中前 i 个数字的最大子集总和。

对于每个数字 nums[i]，我们需要找到一个最大子集总和且不包含 nums[i] 的子集。我们可以用一个可以存储数字的哈希表 hash 来保存之前所包含的数字。我们可以从 dp[i-1] 中获取之前的最大子集总和，然后加上当前数字 nums[i]，即 dp[i-1] + nums[i]。但是，如果之前已经包含了这个数字，那么我们需要使用之前的最大子集总和，即 dp[i-1]。

所以，我们可以得到如下的状态转移方程：

if nums[i] not in hash:
    dp[i] = dp[i-1] + nums[i]
    hash[nums[i]] = True
else:
    dp[i] = dp[i-1]

最终，我们需要在 dp 数组中找到最大的子集总和就可以了。

下面是完整代码的示例：

def max_subset_sum_no_repeats(nums):
    nums.sort()
    dp = [0] * len(nums)
    hash = {}
    dp[0] = nums[0]
    hash[nums[0]] = True
    for i in range(1, len(nums)):
        if nums[i] not in hash:
            dp[i] = dp[i-1] + nums[i]
            hash[nums[i]] = True
        else:
            dp[i] = dp[i-1]
    return dp[-1]

以上就是解决最大子集总和且集合中没有两个元素具有相同的数字的问题的方法，使用动态规划算法实现。