要解决这个问题，我们可以使用动态规划的方法。

首先，我们定义一个长度为n的数组dp，其中dp[i]表示在前i个元素中最多可以形成的分区数。

然后，我们遍历数组nums的每个元素，对于当前元素nums[i]，我们需要判断是否可以将其作为一个新的分区。如果可以，即nums[j] <= nums[i]，其中j < i，我们可以将dp[i]的值更新为dp[j] + 1，表示在前j个元素中形成的分区数再加上当前元素形成的一个新分区。

最后，我们返回dp[n-1]，即最后一个元素对应的分区数，即为不改变数组元素相对顺序的情况下，数组的分区数目。

下面是具体的代码实现：

def partition_count(nums):
    n = len(nums)
    dp = [1] * n  # 初始化dp数组，默认每个元素都可以形成一个分区

    for i in range(n):
        for j in range(i):
            if nums[j] <= nums[i]:  # 判断是否可以将当前元素作为一个新的分区
                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)  # 更新dp[i]的值

    return dp[n-1]

下面是一个示例的使用方法：

nums = [4, 3, 2, 1, 5]
result = partition_count(nums)
print(result)  # 输出结果为2

在上面的示例中，数组nums的分区数目为2，即[4, 3, 2, 1]和[5]。在不改变数组元素相对顺序的情况下，最多可以形成两个分区。

希望对你有帮助！