为了解决这个问题，我们可以采用回溯的方法来找到所有符合条件的组合。具体步骤如下：

1. **排序**：首先对数组 `candidates` 进行排序，这有助于优化搜索过程并减少重复。
2. **回溯**：通过递归函数遍历所有可能的组合，并在每个步骤中进行条件检查。
3. **条件检查**：
- 确保当前组合的和大于 `target`。
- 对于当前组合中的每个元素，移除该元素后的和应小于 `target`。
- 对于当前组合中的每个元素，移除该元素后的和应小于或等于 `target - target1`。

下面是一个 Python 实现的例子：

```python
def find_combinations(candidates, target, target1):
candidates.sort() # 排序以优化搜索
results = []

def backtrack(comb, start, current_sum):
# 检查当前组合是否满足条件
if current_sum > target:
# 检查移除任意一个元素后是否满足所有条件
all_valid = True
for i in range(len(comb)):
new_sum = current_sum - comb[i]
if new_sum < target and new_sum <= target - target1:
continue
else:
all_valid = False
break

if all_valid:
results.append(comb.copy())
return

# 继续添加元素到组合中
for i in range(start, len(candidates)):
# 为了避免重复组合，跳过相同的元素
if i > start and candidates[i] == candidates[i - 1]:
continue
comb.append(candidates[i])
backtrack(comb, i + 1, current_sum + candidates[i])
comb.pop() # 回溯

backtrack([], 0, 0)
return results

# 示例输入
candidates = [10, 20, 20, 30]
target = 45
target1 = 10
# 函数调用
output = find_combinations(candidates, target, target1)
print(output)
```

这个代码首先定义了一个回溯函数 `backtrack`，该函数尝试在 `candidates` 中找到所有符合条件的组合。我们使用 `comb` 来存储当前的组合，使用 `current_sum` 来跟踪当前组合的总和。如果当前组合满足所有条件，我们将其添加到结果列表 `results` 中。我们还使用了一些优化措施，比如跳过重复元素，以减少不必要的计算。

这个算法的时间复杂度较高，对于大数据集可能不够高效，因为它需要检查所有可能的组合。不过，对于小到中等规模的数据集，这个方法应该是可行的。