已知由n(n≥2)个正整数构成的集合A={ak}（0≤k<n），将其划分为两个不相交的子集A1和A2，元素个数分别是n1和n2，A1和A2中元素之和分别为S1和S2。设计一个尽可能高效的划分算法，满足|n1-n2|最小且|S1-S2|最大。C语言

这个问题是一个经典的动态规划问题，可以采用分治策略或者贪心算法来解决。下面是一个简单的C语言解决方案：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define N 100 // 假设不超过100个元素

int a[N]; // 存储给定的正整数数组
int n;

// 动态规划辅助函数，dp[i][j]表示前i个元素中，使得A1和A2元素差值绝对值最小，且两部分和之差最大的方案
int dp[2][N]; 

void divide(int start, int end, int &n1, int &n2, int &s1, int &s2) {
    if (start > end)
        return;

    // 如果只有一个元素，直接放入任意一组
    if (start == end) {
        n1 = 1;
        n2 = 0;
        s1 = a[start];
        s2 = 0;
    } else {
        // 分两种情况考虑：当前元素放在A1或A2
        for (int i = 0; i <= 1; ++i) {
            int new_n1 = n1 + (i==0);
            int new_n2 = n2 - (i==0);
            int new_s1 = s1 + (i==0 ? a[start] : 0);
            int new_s2 = s2 - (i==0 ? a[start] : a[start]);

            // 更新状态并选择最优解
            dp[i][end+1] = max(dp[i][end+1], dp[1-i][start-1] + abs(new_n1-new_n2) * abs(new_s1-new_s2));
        }
        
        // 记录最优的A1和A2大小及和
        if (dp[0][end+1] >= dp[1][end+1]) {
            n1 = n1;
            n2 = n2;
            s1 = s1;
            s2 = s2;
        } else {
            n1 = n1 + 1;
            n2 = n2 - 1;
            s1 = s1 + a[end];
            s2 = s2 - a[end];
        }
    }
}

int main() {
    scanf("%d", &n);
    for (int i=0; i<n; i++) {
        scanf("%d", &a[i]);
    }

    int n1 = 0, n2 = n, s1 = 0, s2 = 0;
    divide(0, n-1, n1, n2, s1, s2);

    printf("n1 = %d, n2 = %d, S1 = %d, S2 = %d\n", n1, n2, s1, s2);
    return 0;
}

这个算法首先初始化了dp数组，然后从第一个元素开始，递归地尝试将每个元素加入到A1或A2，并更新状态。最后返回满足条件的最优分割。