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一样的道理，能解决四数之和 那么五数之和、六数之和、N数之和呢？
https://leetcode-cn.com/problems/4sum/
题意：给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target，判断 nums 中是否存在四个元素 a，b，c 和 d ，使得 a + b + c + d 的值与 target 相等？找出所有满足条件且不重复的四元组。
注意：
答案中不可以包含重复的四元组。
示例： 给定数组 nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2]，和 target = 0。 满足要求的四元组集合为： [ [-1, 0, 0, 1], [-2, -1, 1, 2], [-2, 0, 0, 2] ]
四数之和，和三数之和是一个思路，都是使用双指针法, 基本解法就是在三数之和 的基础上再套一层for循环。
但是有一些细节需要注意，例如： 不要判断nums[k] > target 就返回了，三数之和 可以通过 nums[i] > 0 就返回了，因为 0 已经是确定的数了，四数之和这道题目 target是任意值。（大家亲自写代码就能感受出来）
三数之和的双指针解法是一层for循环num[i]为确定值，然后循环内有left和right下表作为双指针，找到nums[i] + nums[left] + nums[right] == 0。
四数之和的双指针解法是两层for循环nums[k] + nums[i]为确定值，依然是循环内有left和right下表作为双指针，找出nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] == target的情况，三数之和的时间复杂度是O(n^2)，四数之和的时间复杂度是O(n^3) 。
那么一样的道理，五数之和、六数之和等等都采用这种解法。
对于三数之和双指针法就是将原本暴力O(n^3)的解法，降为O(n^2)的解法，四数之和的双指针解法就是将原本暴力O(n^4)的解法，降为O(n^3)的解法。
之前我们讲过哈希表的经典题目：四数相加II，相对于本题简单很多，因为本题是要求在一个集合中找出四个数相加等于target，同时四元组不能重复。
而四数相加II是四个独立的数组，只要找到A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0就可以，不用考虑有重复的四个元素相加等于0的情况，所以相对于本题还是简单了不少！
我们来回顾一下，几道题目使用了双指针法。
双指针法将时间复杂度O(n^2)的解法优化为 O(n)的解法。也就是降一个数量级，题目如下：
双指针来记录前后指针实现链表反转：
使用双指针来确定有环：
双指针法在数组和链表中还有很多应用，后面还会介绍到。
C++代码
class Solution {
public:
vector<vector<int>> fourSum(vector<int>& nums, int target) {
vector<vector<int>> result;
sort(nums.begin(), nums.end());
for (int k = 0; k < nums.size(); k++) {
// 这种剪枝是错误的，这道题目target 是任意值
// if (nums[k] > target) {
// return result;
// }
// 去重
if (k > 0 && nums[k] == nums[k - 1]) {
continue;
}
for (int i = k + 1; i < nums.size(); i++) {
// 正确去重方法
if (i > k + 1 && nums[i] == nums[i - 1]) {
continue;
}
int left = i + 1;
int right = nums.size() - 1;
while (right > left) {
if (nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] > target) {
right--;
} else if (nums[k] + nums[i] + nums[left] + nums[right] < target) {
left++;
} else {
result.push_back(vector<int>{nums[k], nums[i], nums[left], nums[right]});
// 去重逻辑应该放在找到一个四元组之后
while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
// 找到答案时，双指针同时收缩
right--;
left++;
}
}
}
}
return result;
}
};Java：
class Solution {
public List<List<Integer>> fourSum(int[] nums, int target) {
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
Arrays.sort(nums);
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (i > 0 && nums[i - 1] == nums[i]) {
continue;
}
for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
if (j > i + 1 && nums[j - 1] == nums[j]) {
continue;
}
int left = j + 1;
int right = nums.length - 1;
while (right > left) {
int sum = nums[i] + nums[j] + nums[left] + nums[right];
if (sum > target) {
right--;
} else if (sum < target) {
left++;
} else {
result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[j], nums[left], nums[right]));
while (right > left && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
while (right > left && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
left++;
right--;
}
}
}
}
return result;
}
}Python：
Go：
