将前N个自然数分成两组，且总和的绝对差最小

这个问题可以用动态规划来解决。具体思路如下：

首先，我们可以计算出前N个自然数的总和sum。接着，我们定义一个大小为(N+1)*(sum+1)的二维数组dp，其中dp[i][j]表示前i个数中选取若干个数，它们的和是否可以等于j。

我们可以通过以下递推式来计算dp数组：

dp[i][j] = dp[i-1][j] or dp[i-1][j-i]

其中，dp[i-1][j]表示不选第i个数的情况下，前i-1个数中是否有若干个数的和等于j；dp[i-1][j-i]表示选择第i个数的情况下，前i-1个数中是否有若干个数的和等于j-i。

在计算完dp数组之后，我们可以从中找到离sum/2最近的一个数mid。mid表示前N个自然数的两组分别的总和应该在mid的左边或右边。然后，我们可以从dp[N][mid]开始往回逆推，找到一个可以被选中的最大的j。这个j就是其中一组的总和了，另一组的总和就是sum-j。

代码片段如下：

def split_nums(n):
    sum_nums = sum(range(n+1))
    dp = [[False]*(sum_nums+1) for i in range(n+1)]
    dp[0][0] = True
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(sum_nums+1):
            dp[i][j] = dp[i-1][j]
            if j-i >= 0:
                dp[i][j] = dp[i-1][j] or dp[i-1][j-i]
    mid = sum_nums//2
    while not dp[n][mid]:
        mid -= 1
    return (sum_nums-mid, mid)

这个函数会返回一个元组，包含前N个自然数被分成两组后的总和。你可以通过下面的代码来测试：

print(split_nums(10)) # 输出(27, 28)

以上就是将前N个自然数分成两组，且总和的绝对差最小的解法。