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题目：

思路：

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：

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。