帮我写一下上面的程序

当然，下面是Python版本的一个动态规划解决方案：

def min_burns(n, k,栗子列表):
    dp = [0] * (n+1)  # 初始化dp数组，dp[i]代表前i个炉子取完栗子需要的最少烧掉的毛发数

    for i in range(1, n+1):  # 从第一个炉子开始遍历
        dp[i] = dp[i-1]  # 如果不取，dp值不变
        while i >= k and dp[i-k]+1 < dp[i]:  # 如果取的话，尝试取k颗并更新dp值
            dp[i] = dp[i-k]+1  # 如果新值更优，就更新

    return dp[n]  # 返回最后一只炉子取完所需最少的烧掉的毛发数

# 样例输入
n, k = map(int, input().split())
栗子列表 = list(map(int, input().split()))

# 调用函数计算结果
min_burns_result = min_burns(n, k, 栗子列表)
print(min_burns_result)

在这个代码中，首先初始化了一个长度为n+1的dp数组，然后遍历每个炉子，如果当前炉子不取，dp[i]保持不变；如果取，则尝试用k颗替换当前炉子的栗子，并检查是否减少了总的烧掉的毛发数。最后返回dp[n]作为最终答案。

运行此程序时，请将样例输入中的`n`, `k`, 和`栗子列表`替换为你实际的数据。