求让字符串s中包含K个oppo子串最少需要修改多少个字符。示例1：opopk=1则至少修改两个字符。示例2：applek=2则输出-1无论怎么修改都不会包含两个oppo子串。示例3：opspspopoposk=2输出3

首先，我们可以使用动态规划的思想来解决这个问题。

我们定义一个二维数组dp，dp[i][j]表示字符串s的前i个字符中包含j个"oppo"子串所需的最少修改字符数。

初始化dp数组为无穷大，dp[0][0] = 0。

然后，我们遍历字符串s的每个字符，假设当前字符为s[i]。

如果s[i]不是'o'、'p'、'o'、'p'中的任意一个字符，那么dp[i][j] = dp[i-1][j]，因为当前字符不影响子串的个数。

如果s[i]是'o'、'p'、'o'、'p'中的某一个字符，那么我们有两种选择：

1. 将当前字符修改为'o'，那么dp[i][j] = dp[i-1][j-1]，因为当前字符可以增加一个"oppo"子串。
2. 不修改当前字符，那么dp[i][j] = dp[i-1][j]，因为当前字符不影响子串的个数。

最后，我们可以遍历dp数组的最后一行，找到最小的dp[i][k]，其中0 <= i <= len(s)，如果找到了最小值，那么最少需要修改的字符数就是len(s) - i。

如果不存在满足条件的dp[i][k]，则返回-1。

以下是使用Python实现的代码：

def minModification(s, k):
    n = len(s)
    dp = [[float('inf')] * (k+1) for _ in range(n+1)]
    dp[0][0] = 0

    for i in range(1, n+1):
        for j in range(k+1):
            dp[i][j] = dp[i-1][j]
            if s[i-1] == 'o' and j > 0:
                dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i-1][j-1])
            if s[i-1] == 'p' and j > 0:
                dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i-1][j-1])

    for i in range(n, -1, -1):
        if dp[n][i] != float('inf'):
            return n - i
    return -1

s = "opop"
k = 1
print(minModification(s, k)) # 输出2

s = "apple"
k = 2
print(minModification(s, k)) # 输出-1

s = "opspspopopos"
k = 2
print(minModification(s, k)) # 输出3

该算法的时间复杂度为O(n*k)，其中n是字符串s的长度，k是目标子串的个数