給定乙個包含 n 個整數的陣列 nums 和乙個目標值 target，判斷 nums 中是否存在四個元素 a，b，c 和 d ，使得 a + b + c + d 的值與 target 相等？找出所有滿足條件且不重複的四元組。
注意：答案中不可以包含重複的四元組。
示例：
給定陣列 nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2]，和 target = 0。
滿足要求的四元組集合為：
[ [-1, 0, 0, 1],
[-2, -1, 1, 2],
[-2, 0, 0, 2]
]
總的思路與3sum()類似，也是用迴圈+雙指標，只不過這裡使用的是雙重迴圈。同樣的，在處理時應該注意以下兩個方面：
注意剔除重複項。
當找到滿足條件的專案時，不要忘了移動k,l，否則會進入死迴圈。
執行效率一般：執行用時 : 860 ms, 在4sum的python提交中擊敗了20.70% 的使用者。記憶體消耗 : 10.7 mb, 在4sum的python提交中擊敗了14.94% 的使用者。
class solution(object):
def foursum(self, nums, target):
""":type nums: list[int]
:type target: int
:rtype: list[list[int]]
"""nums.sort()
leng=len(nums)# 陣列長度
ans=
if len(nums)<4:
return
# 雙重迴圈
for i in range(leng-3):
for j in range(i+1,leng-2):
k=j+1
l=leng-1
# k,l移動的條件
if i==0 or nums[i]!=nums[i-1]:
while ktarget:
l-=1
elif nums[i]+nums[j]+nums[k]+nums[l]別人的方法：
這套方法看起來有點意思，基本思想是用遞迴把nsum轉換為2sum。還有其它有意思的點：
直接用results記錄結果，子函式findnsum()中的return並不實際返回值，只是相當於break的功能。
依然是要先對nums排序，排序之後很多事情都好辦多了，比如：判斷什麼情況下就不用再接著計算了。
findnsum函式中的nums表示陣列，target表示目標值，n表示相加的數字個數，result表示results[0]，results表示最終結果。
速度果然快了許多：執行用時 : 124 ms, 在4sum的python提交中擊敗了84.18% 的使用者。記憶體消耗 : 10.7 mb, 在4sum的python提交中擊敗了14.94% 的使用者。但遞迴應該不是速度更快的原因，應該是其中做了很多的跳過操作，節省了不少的時間。
class solution(object):
def foursum(self, nums, target):
""":type nums: list[int]
:type target: int
:rtype: list[list[int]]
"""
nums.sort()
results =
self.findnsum(nums, target, 4, , results)
return results
def findnsum(self, nums, target, n, result, results):
if len(nums) < n or n < 2: return
# solve 2-sum
if n == 2:
l,r = 0,len(nums)-1
while l < r:
if nums[l] + nums[r] == target:
l += 1
r -= 1
# 去重的方式很獨特
while l < r and nums[l] == nums[l - 1]:
l += 1
while r > l and nums[r] == nums[r + 1]:
r -= 1
elif nums[l] + nums[r] < target:
l += 1
else:
r -= 1
else:
for i in range(0, len(nums)-n+1): # careful about range
if target < nums[i]*n or target > nums[-1]*n: # take advantages of sorted list
break
if i == 0 or i > 0 and nums[i-1] != nums[i]: # recursively reduce n
self.findnsum(nums[i+1:], target-nums[i], n-1, result+[nums[i]], results)
return
LeetCode 18 四數之和
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