🔹 题目1：最大系统内存容量
🧩 问题描述：
Amazon 正在优化其云系统的服务器内存容量。系统中有 n 台服务器，其中每台服务器的内存容量用 memory[i] 表示。
系统的服务器数量始终为 偶数，即 2x 台。
其中 x 台为主服务器（primary），另外 x 台为备份服务器（backup）。
每台主服务器 P 都必须配有一台内存容量 ≥ P 的备份服务器 B。
系统的总内存容量为所有主服务器的内存容量之和。
✅ 输入：
一个整数数组 memory，长度为偶数（或可选出偶数数量）。
🎯 目标：
从 n 台服务器中选出 2x 台，使得主服务器和备份服务器满足条件，并使 主服务器的内存总和最大。
🧪 示例：
输入：
memory = [1, 2, 1, 2]
输出： 3
解释：选择 [1,2] 作为主服务器，其它两个为备份，符合条件，总容量为 3。
💡 解题思路（贪心 + 排序）：
为了使主服务器的容量总和最大：排序数组 memory。
取前 n // 2 个作为主服务器（小的），后半部分作为备份服务器（大的）。
两者一一配对，必定满足备份服务器容量大于等于主服务器。
主服务器部分即为前半数组的和。
🔹 题目2：调整价格使差值变小
🧩 问题描述：
仓库中有 n 个产品，价格为 prices[i]。现在你需要通过操作，使得最大价格与最小价格的差值 严格小于 d。
你可以进行以下操作任意多次：
选择两个产品 x 和 y，选择整数 p (1 ≤ p ≤ k)。
把产品 x 的价格增加 p
把产品 y 的价格减少 p
✅ 输入：
prices：产品价格数组（1-based 索引）
k：每次操作最多可以增减的幅度
d：目标差值
🎯 目标：
用最少的操作次数使得：
max(prices) - min(prices) < d
🧪 示例：
输入：
prices = [1, 4, 6]
k = 1
d = 2
输出：
2
💡 解题思路（贪心 + 模拟）：
不断将最大值减小，最小值增大，让两者逼近直到 max - min < d。
每次可以从最大值减 k，最小值加 k，相当于差值每次最多减少 2k。
因此可以直接模拟或采用堆 + 贪心。
下面是简单贪心模拟方式：
def minOperations(prices, k, d):
from heapq import heappush, heappop, heapify
prices = list(prices)
count = 0
while max(prices) - min(prices) >= d:
max_i = prices.index(max(prices))
min_i = prices.index(min(prices))
delta = min(k, (max(prices) - min(prices)) // 2 or 1)
prices[max_i] -= delta
prices[min_i] += delta
count += 1
return count
✅ 时间复杂度：
题目2数据规模较小（n ≤ 1000），可以接受简单模拟；
如果要更高效，可以使用 max heap 和 min heap 优化找极值操作。
