1<=n,k<=10^9

非常抱歉，由于数据范围较大，上述代码实现可能会导致超时。在这种情况下，我们需要使用更优化的算法来解决问题。

观察题目中给出的条件，我们可以发现只有数字 4 和 7 是满足要求的。因此，我们可以将问题转化为在 1 到 n 的范围内，找出有多少个数字只包含 4 和 7 这两个数字。

首先，我们可以使用动态规划的思想来计算在给定位数的情况下，有多少个数字满足条件。假设 dp[i][j] 表示 i 位数中满足条件的数字数量，其中 j 表示该数字是否包含数字 4 和 7。因此，dp[i][0] 表示不包含 4 和 7 的数字数量，dp[i][1] 表示只包含数字 4 的数字数量，dp[i][2] 表示只包含数字 7 的数字数量。

根据动态规划的思路，我们可以得到如下状态转移方程：
dp[i][0] = dp[i-1][0] * 8 + dp[i-1][1] * 2 + dp[i-1][2] * 2
dp[i][1] = dp[i-1][1] * 8 + dp[i-1][0] + dp[i-1][2]
dp[i][2] = dp[i-1][2] * 8 + dp[i-1][0] + dp[i-1][1]

接下来，我们需要计算 n 位数中满足条件的数字数量。我们可以将 n 转化为二进制表示，然后从高位到低位遍历每一位。如果当前位是 0，则不需要考虑包含数字 4 和 7 的情况；如果当前位是 1，则需要考虑包含数字 4 和 7 的情况。

最后，我们将计算得到的数量乘以 2 的个数（即 n 的二进制表示中 1 的个数），再加上 1（因为题目要求的是 1 到 n 的范围），就是满足条件的 x 的数量。

以下是修改后的代码实现：

def count_satisfying_numbers(n, k):
    def calculate_dp(m):
        # 初始化 dp 数组
        dp = [[0] * 3 for _ in range(m+1)]
        dp[1][0] = 8
        dp[1][1] = 1
        dp[1][2] = 1
        # 计算 dp 数组
        for i in range(2, m+1):
            dp[i][0] = dp[i-1][0] * 8 + dp[i-1][1] * 2 + dp[i-1][2] * 2
            dp[i][1] = dp[i-1][1] * 8 + dp[i-1][0] + dp[i-1][2]
            dp[i][2] = dp[i-1][2] * 8 + dp[i-1][0] + dp[i-1][1]
        return dp

    # 计算 n 的二进制表示中 1 的个数
    def count_ones(num):
        count = 0
        while num > 0:
            if num % 2 == 1:
                count += 1
            num //= 2
        return count

    # 计算满足条件的 x 的数量
    def count_x(dp, num):
        count = dp[num][0] * count_ones(num) + dp[num][1] + dp[num][2]
        return count

    # 将 n 转化为二进制表示
    binary = bin(n)[2:]
    m = len(binary)
    dp = calculate_dp(m)
    count = count_x(dp, m)
    return count

n, k = map(int, input().split())
count = count_satisfying_numbers(n, k)
if count > 0:
    print(count)
else:
    print(-1)

这样，我们就可以在较大的数据范围下高效地计算满足条件的 x 的数量。如果满足条件的数量大于 0，则输出该数量，否则输出 -1。