Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 一部のTLEケースを突破できるようになった。
# 中央のシマを左右で取り合う形になるが、
# 取る要素がひとつ増えるときは、前回の値を利用するようにした。
# added.sort() を min/max_added 値で代替した。

n=int(input())
a=list(map(int,input().split()))

a1=a[0:n]
a_m=a[n:2*n]
a2=a[2*n:3*n]

a1.sort()
a2.sort()
base_sum=sum(a1)-sum(a2)

a1_vals=[0]*(n+1)
added=[]
min_added=float("inf")
j=0
for i in range(0,n):
  val=0
  # addedの最小値を持って置き、sort()を使わないようにする。
  if min_added < a1[j] and min_added < a_m[i]:
    val=a_m[i]-min_added
    added.remove(min_added)
    added.append(a_m[i])
    min_added=min(added)
  elif a1[j] < a_m[i]:
    val=a_m[i]-a1[j]
    added.append(a_m[i])
    min_added=min(min_added,a_m[i])
    j+=1
  a1_vals[i+1]=val+a1_vals[i]

a_m.reverse()
a2_vals=[0]*(n+1)
added=[]
max_added=-float("inf")
j=-1
for i in range(0,n):
  val=0
  if max_added > a2[j] and max_added > a_m[i]:
    val=a_m[i]-max_added
    added.remove(max_added)
    added.append(a_m[i])
    max_added=max(added)
  elif a2[j] > a_m[i]:
    val=a_m[i]-a2[j]
    added.append(a_m[i])
    max_added=max(max_added,a_m[i])
    j-=1
  a2_vals[i+1]=val+a2_vals[i]

max_val=-float("inf")
for i in range(0,n+1):
  max_val=max(max_val, (a1_vals[i] - a2_vals[n-i]))

print(base_sum + max_val)


Fixed submission:
# 解説を確認、このような、最大（最小値）の出し入れが頻繁にあるデータでは、
# 「優先度付きキュー」というデータ構造を用いると容易になるようだ。
# 新規要素の Push & Pop が O(N log N) でできるとのこと。

from heapq import heapify,heappush,heappop

n=int(input())
a=list(map(int,input().split()))

a1=a[0:n]
a_m=a[n:2*n]
a2=[ -x for x in a[2*n:3*n] ] # nega_list

a1_sums=[sum(a1)]
a2_sums=[sum(a2)]
heapify(a1)
heapify(a2)

# 左のシマに真ん中のシマを徐々に追加し、都度最小値を取り出す
for aa in a_m:
  heappush(a1,aa)
  p=heappop(a1)
  a1_sums.append(a1_sums[-1]+aa-p)

# 右のシマは都度最大値を取り出す
a_m.reverse()
for aa in a_m:
  heappush(a2,-aa)
  p=heappop(a2)
  a2_sums.append(a2_sums[-1]-aa-p)

max_val=-float("inf")
for i in range(0,n+1):
  max_val=max(max_val,a1_sums[i]+a2_sums[n-i])

print(max_val)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
n=int(input())
a=list(map(int,input().split()))
max_s=-float("inf")

a1=a[0:n]
a_m=a[n:2*n]
a2=a[2*n:3*n]

a1.sort()
a2.sort()
base_sum=sum(a1)-sum(a2)

a1_vals=[0]*(n+1)
added=[]
j=0
for i in range(0,n):
  val=0
  if added != [] and added[-1] < a1[j] and added[-1] < a_m[i]:
    val=a_m[i]-added[-1]
    added.pop(-1)
    added.append(a_m[i])
    added.sort(reverse=True)
  elif a1[j] < a_m[i]:
    val=a_m[i]-a1[j]
    added.append(a_m[i])
    added.sort(reverse=True)
    j+=1
  a1_vals[i+1]=val+a1_vals[i]

a_m.reverse()
a2_vals=[0]*(n+1)
added=[]
j=-1
for i in range(0,n):
  val=0
  if added != [] and added[-1] > a2[j] and added[-1] > a_m[i]:
    val=a_m[i]-added[-1]
    added.pop(-1)
    added.append(a_m[i])
    added.sort(reverse=False)
  elif a2[j] > a_m[i]:
    val=a_m[i]-a2[j]
    added.append(a_m[i])
    added.sort(reverse=False)
    j-=1
  a2_vals[i+1]=val+a2_vals[i]

max_val=-float("inf")
for i in range(0,n+1):
  max_val=max(max_val, (a1_vals[i] - a2_vals[n-i]))

print(base_sum + max_val)

Fixed submission:
# 解説を確認、このような、最大（最小値）の出し入れが頻繁にあるデータでは、
# 「優先度付きキュー」というデータ構造を用いると容易になるようだ。
# 新規要素の Push & Pop が O(N log N) でできるとのこと。

from heapq import heapify,heappush,heappop

n=int(input())
a=list(map(int,input().split()))

a1=a[0:n]
a_m=a[n:2*n]
a2=[ -x for x in a[2*n:3*n] ] # nega_list

a1_sums=[sum(a1)]
a2_sums=[sum(a2)]
heapify(a1)
heapify(a2)

# 左のシマに真ん中のシマを徐々に追加し、都度最小値を取り出す
for aa in a_m:
  heappush(a1,aa)
  p=heappop(a1)
  a1_sums.append(a1_sums[-1]+aa-p)

# 右のシマは都度最大値を取り出す
a_m.reverse()
for aa in a_m:
  heappush(a2,-aa)
  p=heappop(a2)
  a2_sums.append(a2_sums[-1]-aa-p)

max_val=-float("inf")
for i in range(0,n+1):
  max_val=max(max_val,a1_sums[i]+a2_sums[n-i])

print(max_val)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
n=int(input())
a=list(map(int,input().split()))
max_s=-float("inf")

a1=a[0:n]
a_m=a[n:2*n]
a2=a[2*n:3*n]

a1.sort()
a2.sort()
base_sum=sum(a1)-sum(a2)

for i in range(0,n+1):
  a_m1=a_m[:i]
  x=a1+a_m1
  x.sort()
  addx=sum(a_m1)-sum(x[:i])
  
  a_m2=a_m[i:]
  y=a2+a_m2
  y.sort()
  remy=sum(a_m2)-sum(y[n:])
  max_s=max(max_s,(base_sum+addx-remy))
  
print(max_s)

Fixed submission:
# 解説を確認、このような、最大（最小値）の出し入れが頻繁にあるデータでは、
# 「優先度付きキュー」というデータ構造を用いると容易になるようだ。
# 新規要素の Push & Pop が O(N log N) でできるとのこと。

from heapq import heapify,heappush,heappop

n=int(input())
a=list(map(int,input().split()))

a1=a[0:n]
a_m=a[n:2*n]
a2=[ -x for x in a[2*n:3*n] ] # nega_list

a1_sums=[sum(a1)]
a2_sums=[sum(a2)]
heapify(a1)
heapify(a2)

# 左のシマに真ん中のシマを徐々に追加し、都度最小値を取り出す
for aa in a_m:
  heappush(a1,aa)
  p=heappop(a1)
  a1_sums.append(a1_sums[-1]+aa-p)

# 右のシマは都度最大値を取り出す
a_m.reverse()
for aa in a_m:
  heappush(a2,-aa)
  p=heappop(a2)
  a2_sums.append(a2_sums[-1]-aa-p)

max_val=-float("inf")
for i in range(0,n+1):
  max_val=max(max_val,a1_sums[i]+a2_sums[n-i])

print(max_val)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
n=int(input())
a=list(map(int,input().split()))
max_s=-float("inf")
for i in range(n,2*n+1):
  x=a[:i]
  x.sort()
  xs=sum(x[len(x)-n:])
  y=a[i:]
  y.sort()
  ys=sum(y[:n])
  max_s=max(max_s,(xs-ys))
print(max_s)

Fixed submission:
# 解説を確認、このような、最大（最小値）の出し入れが頻繁にあるデータでは、
# 「優先度付きキュー」というデータ構造を用いると容易になるようだ。
# 新規要素の Push & Pop が O(N log N) でできるとのこと。

from heapq import heapify,heappush,heappop

n=int(input())
a=list(map(int,input().split()))

a1=a[0:n]
a_m=a[n:2*n]
a2=[ -x for x in a[2*n:3*n] ] # nega_list

a1_sums=[sum(a1)]
a2_sums=[sum(a2)]
heapify(a1)
heapify(a2)

# 左のシマに真ん中のシマを徐々に追加し、都度最小値を取り出す
for aa in a_m:
  heappush(a1,aa)
  p=heappop(a1)
  a1_sums.append(a1_sums[-1]+aa-p)

# 右のシマは都度最大値を取り出す
a_m.reverse()
for aa in a_m:
  heappush(a2,-aa)
  p=heappop(a2)
  a2_sums.append(a2_sums[-1]-aa-p)

max_val=-float("inf")
for i in range(0,n+1):
  max_val=max(max_val,a1_sums[i]+a2_sums[n-i])

print(max_val)