设计算法求解和恰好为k的元素个数最小的解。给定若干个正整数a0、a1 、…、an-1 ，从中选出若干数，使它们的和恰好为k，要求找选择元素个数最少的解。（问题设定：n=5; k=10）利用回溯法求解，并输出问题解。

这是一个经典的组合优化问题，可以使用回溯算法（Backtracking）来解决。在这种情况下，我们需要遍历所有可能的元素组合，直到找到使得和等于k且元素个数最小的组合。以下是基本的步骤：

1. 定义一个函数，比如`findMinCombination(nums, target, currentSum, currentIndex, count)`，其中`nums`是输入数组，`target`是要达到的目标和，`currentSum`是当前已选取元素的总和，`currentIndex`是当前正在考虑的位置，`count`是已选取元素的数量。

2. 首先检查基本情况，如果当前Sum已经等于目标，那么找到了一个解决方案，更新最小元素个数记录并回溯到上一级。

3. 如果当前Sum小于目标，尝试选择下一个元素（如果`currentIndex`小于数组长度），然后递归调用函数，增加计数器和当前Sum。

4. 如果当前Sum大于目标，则回溯，表示这个元素不会加入最优解，继续考虑下一个。

5. 当所有位置都被穷举完毕，如果没有找到满足条件的解，返回null或-1表示无解。

对于n=5且k=10的具体示例，我们可以编写一个回溯程序来找到答案。假设输入数组是[1, 3, 4, 6, 8]：

def find_min_combination(nums, target, current_sum, count):
    if current_sum == target:
        return count if count < min_count else min_count
    elif current_sum > target:
        return None

    result = find_min_combination(nums, target, current_sum + nums[current_index], count + 1, currentIndex + 1)
    if result is not None:
        return result

    # 尝试不选当前元素
    result = find_min_combination(nums, target, current_sum, count, currentIndex + 1)
    if result is not None and (min_count is None or result < min_count):
        min_count = result
    return min_count

# 初始化数据
nums = [1, 3, 4, 6, 8]
k = 10
min_count = None
print(find_min_combination(nums, k, 0, 0))  # 输出结果

注意，这个过程可能会生成大量的状态，因此当数组很大或目标值较大时，效率较低。如果你需要处理大规模的数据，可以考虑使用动态规划或更高效的搜索策略。