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题目：
在解决这个问题时，我首先想到的是如何通过最优的方式来最大化数组中元素的和。面对这个问题，我决定采用小根堆（最小堆）的方法来实现。思路：
对于第一个问题，我使用了一个优先队列（最小堆）来解决。每次取出最小的元素，并将其从总和中减去，同时将其值变为正数并重新插入队列中。这种方法确保了每次操作都能最大化总和的增长。通过这种方式，我能够在K次操作后得到最优解。对于第二个问题，我最初尝试用贪心算法来解决，但后来发现这种方法并不适用于所有情况。因此，我转而使用了深度优先搜索（DFS）结合暴力搜索的方法，虽然这种方法的时间复杂度较高，但由于数据量较小，最终仍能满足要求。
代码：
代码如下：public int largestSumAfterKNegations(int[] A, int K) { PriorityQueue queue = new PriorityQueue<>(); int sum = 0; for (int a : A) { sum += a; queue.offer(a); } for (int i = 0; i < K; i++) { int head = queue.poll(); sum -= 2 * head; queue.offer(-head); } return sum;} public boolean canDistribute(int[] nums, int[] quantity) { Map map = new HashMap<>(); for (int num : nums) { map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1); } List count = new ArrayList<>(map.values()); Arrays.sort(quantity); return dfs(count, quantity, quantity.length - 1);}private boolean dfs(List count, int[] quantity, int idx) { if (idx < 0) { return true; } int max = 0; for (int i : count) { max = i > max ? i : max; } if (quantity[idx] > max) { return false; } for (int i = 0; i < count.size(); i++) { if (count.get(i) < quantity[idx]) { continue; } count.set(i, count.get(i) - quantity[idx]); if (dfs(count, quantity, idx - 1)) { return true; } count.set(i, count.get(i) + quantity[idx]); } return false;} 通过以上方法，我成功地解决了这两个问题，并得到了满意的结果。
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