以下是一个解决不进行排序的Top K子集和问题的示例代码：

def top_k_subsets(nums, k):
    subsets = []

    def backtrack(start, curr_set):
        if len(curr_set) == k:
            subsets.append(curr_set[:])
            return
        if start == len(nums):
            return
        
        # 不选择当前数字
        backtrack(start + 1, curr_set)
        
        # 选择当前数字
        curr_set.append(nums[start])
        backtrack(start + 1, curr_set)
        curr_set.pop()

    backtrack(0, [])
    return subsets

nums = [1, 2, 3, 4]
k = 2
result = top_k_subsets(nums, k)
print(result)

这段代码使用回溯算法来生成所有可能的子集，并将长度为k的子集添加到结果列表中。在backtrack函数中，我们有两个选择：选择当前数字或者不选择当前数字。我们通过递归调用backtrack函数来实现这两种选择。当子集的长度达到k时，我们将它添加到结果列表中。

在上面的示例中，给定输入数组[1, 2, 3, 4]和k值为2，代码将生成所有长度为2的子集，即[[1, 2], [1, 3], [1, 4], [2, 3], [2, 4], [3, 4]]，并将其打印出来。

请注意，这个代码示例并没有对子集进行排序，它只是生成了所有符合条件的子集。如果你想要按某种顺序对子集进行排序，可以在生成子集后使用Python的sorted函数来进行排序。