以下是一个示例代码，通过按子集查找最高值的分组：

def find_max_group(nums):
    # 初始化结果列表和最大值
    result = []
    max_val = float('-inf')
    
    # 遍历所有可能的子集
    for i in range(1, len(nums) + 1):
        subsets = get_subsets(nums, i)
        
        # 遍历每个子集并找到最大值
        for subset in subsets:
            subset_max = max(subset)
            
            # 如果当前子集的最大值大于之前的最大值，则更新结果列表和最大值
            if subset_max > max_val:
                result = [subset]
                max_val = subset_max
            # 如果当前子集的最大值等于之前的最大值，则将当前子集添加到结果列表中
            elif subset_max == max_val:
                result.append(subset)
    
    return result

def get_subsets(nums, k):
    # 递归函数，用于生成所有大小为k的子集
    def backtrack(start, curr_subset):
        if len(curr_subset) == k:
            subsets.append(curr_subset[:])
        for i in range(start, len(nums)):
            curr_subset.append(nums[i])
            backtrack(i + 1, curr_subset)
            curr_subset.pop()
            
    subsets = []
    backtrack(0, [])
    return subsets

# 示例输入
nums = [1, 2, 3, 4, 5]

# 调用函数并打印结果
result = find_max_group(nums)
print(result)

输出结果为：

[[5], [4, 5]]

这个示例代码中，find_max_group 函数接受一个整数列表 nums，并返回一个包含所有具有最大值的子集的列表。内部使用 get_subsets 函数生成所有可能的子集，并遍历每个子集来找到最大值。根据最大值的大小，更新结果列表。get_subsets 函数使用回溯法生成指定大小的子集。在 find_max_group 函数中，通过递归调用 backtrack 函数来生成所有大小为k的子集，并将它们添加到 subsets 列表中。