这个问题可以使用动态规划来解决。我们可以定义一个二维数组dp，其中dpi表示前i个元素中和为j的方案数。

首先，我们需要计算出数组a的总和sum_a。然后，我们可以初始化dp数组，使得dp0 = 1，其余元素均为0。

接下来，我们可以使用动态规划的思想来填充dp数组。对于数组a中的每个元素ai，我们可以考虑两种情况：

1. 不选择ai作为bi：此时，dpi的值应该等于dpi-1，表示前i-1个元素中和为j的方案数。
2. 选择ai作为bi：此时，dpi的值应该等于dpi-1，表示前i-1个元素中和为j-ai的方案数。

因此，我们可以得到状态转移方程：

dpi = dpi-1 + dpi-1

最后，我们可以遍历dp数组的最后一行，将所有和为sum_a的方案数相加，即可得到构造数组b的总方案数。

最后，我们需要对结果取模，即对结果除以10^9 + 7取余。

下面是使用Python实现的代码：

def count_construct_ways(a):
    mod = 10**9 + 7
    n = len(a)
    sum_a = sum(a)
    dp = [[0] * (sum_a + 1) for _ in range(n + 1)]
    dp[0][0] = 1

    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(sum_a + 1):
            dp[i][j] = dp[i-1][j]
            if j >= a[i-1]:
                dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i-1][j-a[i-1]]) % mod

    count = 0
    for j in range(sum_a + 1):
        count = (count + dp[n][j]) % mod

    return count

a = [1, 2, 3]
result = count_construct_ways(a)
print(result)

这段代码的输出结果就是构造数组b的总方案数，对10^9 + 7取模后的结果。

希望以上解答对您有帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。