给定整数a1、a2、.......an，判断是否可以从中选出若干数，使它们的和恰好为k。

可以使用深度优先搜索（DFS）算法解决这个问题。具体来说，从第一个数开始，递归地考虑选或不选这个数。如果选了这个数，就继续考虑下一个数；如果不选这个数，也继续考虑下一个数。直到考虑到最后一个数，如果当前的和等于目标值k，就说明找到了一组解。

同时，为了避免重复的解，我们需要加入一些判断条件，比如只在当前数不等于前一个数的时候才继续搜索，或者在搜索时记录已经搜索过的数，避免重复搜索。

具体实现中，可以将搜索过程看成一棵树，每个节点代表一个状态，即当前已经选取的数的和。对于每个节点，有两种选择：选取当前数或不选取当前数。因此，可以使用递归的方式遍历整个搜索树，直到找到符合条件的解或者搜索到叶子节点为止。

以下是一个基于DFS的Python代码实现：

def dfs(nums, target, start, path, res):
    if target == 0:
        res.append(path[:])
        return
    for i in range(start, len(nums)):
        if i > start and nums[i] == nums[i-1]:
            continue
        if nums[i] > target:
            break
        path.append(nums[i])
        dfs(nums, target-nums[i], i+1, path, res)
        path.pop()
        
def find_subset_sum(nums, k):
    nums.sort()
    res = []
    dfs(nums, k, 0, [], res)
    return res

其中，dfs函数表示搜索函数，nums表示给定的整数数组，target表示目标值k，start表示从哪个位置开始搜索，path表示当前已经选取的数的集合，res表示符合条件的解的集合。在dfs函数中，首先判断当前是否已经找到了一组符合条件的解，如果是，则将当前路径加入到解的集合中。否则，遍历从start位置开始后面的所有元素，进行选择或不选择，并递归地对下一个状态进行搜索。

同时，在搜索过程中，加入一些判断条件，比如判断当前数是否等于前一个数，是否已经搜索过等，以避免重复搜索和重复的解。

最后，将搜索结果返回即可。