与数组相距至少 K 距离的对的最小总和

在程序开发过程中，我们可能需要处理这样一个问题：给定一个长度为 N 的非负整数数组 nums，以及一个正整数 K，找出数组中位置不同的数对 (nums[i], nums[j])，满足 i < j 且 nums[j]-nums[i] >= K，计算所有符合条件的数对的 nums[i] + nums[j] 的最小值。

为了解决这个问题，我们可以使用贪心算法。具体来说，我们可以将数组 nums 排序，并遍历排序后的数组，计算相邻两个位置的元素的差值，如果差值大于等于 K，则将当前的两个位置的元素作为一对，并将它们的和累加到答案中。最后返回累加的答案即可。

以下是Python的示例代码（假设输入的数组为nums，K为k）：

def min_sum_of_pairs(nums, k):
    nums.sort()
    ans = 0
    i, j = 0, 1
    while j < len(nums):
        if nums[j] - nums[i] >= k:
            ans += nums[i] + nums[j]
            i += 1
            j += 1
        else:
            j += 1
    return ans

时间复杂度分析：排序的时间复杂度为O(NlogN)，遍历一次数组的时间复杂度为O(N)，因此总的时间复杂度为O(NlogN)。

上述代码中的注释解释了在算法中所使用的每一个步骤的含义。费用测试对其他语言的开发者，可以根据程序流程自行转换。

本算法可以在需要解决和本题类似问题的情况下使用。