要编写一个程序来计算L位K进制数中K好数的数目，我们可以使用动态规划的方法。以下是解决这个问题的思路：
定义状态
`dp[i][j]` 表示长度为 `i` 的数中，最后一位是数字 `j` 的K好数的数量。
状态转移
对于长度为 `i` 的数，最后一位是 `j` 的K好数，可以从长度为 `i-1` 的数转移而来，其中最后一位是 `j-1` 或 `j+1`（如果 `j` 不是0或K-1）。
因此，`dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j+1]`，但需要确保 `j-1` 和 `j+1` 在合法范围内（即 `0 <= j-1 < K` 和 `0 <= j+1 < K`）。
初始化
`dp[j] = 1`，因为长度为1的数中，最后一位是 `j` 的K好数只有一种情况，即 `j` 本身。
结果计算
最终结果是所有长度为 `L` 的K好数的数量之和，即 `dp[L] + dp[L] + ... + dp[L][K-1]`。
取模操作
由于结果可能非常大，需要在每一步计算中都对 `1000000007` 取模。
```python
MOD = 1000000007
def count_k_good_numbers（K, L）:
初始化dp数组
dp = [ * K for _ in range（L + 1）]
初始化长度为1的情况
for j in range（K）:
dp[j] = 1
填充dp数组
for i in range（2, L + 1）:
for j in range（K）:
if j > 0:
dp[i][j] = （dp[i][j] + dp[i-1][j-1]） % MOD
if j < K - 1:
dp[i][j] = （dp[i][j] + dp[i-1][j+1]） % MOD
计算最终结果
result = sum（dp[L][j] for j in range（K）） % MOD
return result
示例输入
K = 4
L = 2
print（count_k_good_numbers（K, L）） 输出应该是7
```
这个代码通过动态规划的方法计算了L位K进制数中K好数的数目，并且在每一步都对结果进行了取模操作，以确保结果不会溢出。