已知N个数，将其划分为两个不相交的子集A1和A2,其中元素个数为n1和 n2,A1和A1中元素之和为S1、S2。设计高效算法，满足n1-n2最小且S1-S2最大。（cpp代码）

这是一个经典的动态规划问题，可以使用0-1背包或者两集合划分的优化版本来解决。这里我将给出一个基于动态规划的C++解决方案：

#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

int maxSumDifference(vector<int>& nums, int n) {
    sort(nums.begin(), nums.end()); // 先对数组排序

    vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(n + 1, -1e9)); // 初始化dp数组，-1e9用于初始化边界值
    dp[0][0] = 0; // 当没有元素时，差值为0

    for (size_t i = 1; i <= n; ++i) {
        // 对于每个元素，有两种选择，放入A1或者A2
        for (size_t j = 0; j < i; ++j) {
            // 如果选择当前元素放入A1
            dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - 1][j]); // 如果不放，则保持不变
            if (j > 0) { // 如果已经有元素在A1
                dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i - 1][j - 1] + nums[i - 1]); // 放入当前元素，更新差值
            }
            
            // 如果选择当前元素放入A2
            dp[i][j + 1] = max(dp[i][j + 1], dp[i - 1][j]); // 如果不放，保持不变
            if (i - j >= 2) { // 至少需要有两个元素在A2
                dp[i][j + 1] = max(dp[i][j + 1], dp[i - 1][j + 1] + nums[i - 1]); // 放入当前元素，更新差值
            }
        }
    }

    return dp[n][n / 2]; // 返回最优解，当A1和A2大小相等时，差值最大
}