可以使用动态规划的方法来解决这个问题。

首先，我们定义一个二维数组dp，其中dpi表示小红从第1个字符走到第i个字符时，剩余j点体力值的最大值。

然后，我们可以根据题目中的条件进行状态转移：

当i=1时，dp1 = k - 8j，表示小红从第1个字符走到第1个字符时，剩余体力值为k减去消耗的体力值。

当i>1时，dpi = max(dpi-1 - 8i-1, dpi-1 + 8i-1)，表示小红从第i-1个字符走到第i个字符时，可以选择消耗体力值或者恢复体力值，取两者中的最大值。

最后，如果dpn >= 0，说明小红可以从s1走到sn，并且剩余体力值为dpn；否则，输出-1。

下面是使用Python实现的代码：

def can_reach(s, k):
    n = len(s)
    dp = [[float('-inf')] * (k+1) for _ in range(n+1)]
    dp[1][k] = k - 8 * s[0]
    
    for i in range(2, n+1):
        for j in range(k+1):
            dp[i][j] = max(dp[i-1][j+8*(i-1)] - 8*(i-1), dp[i-1][j-8*(i-1)] + 8*(i-1))
    
    for j in range(k+1):
        if dp[n][j] >= 0:
            return dp[n][j]
    
    return -1

s = [int(c) for c in input().split()]
k = int(input())
result = can_reach(s, k)
print(result)

你可以将字符串s和体力值k作为输入，然后调用函数can_reach来判断小红是否能够从s1走到sn，并输出剩余体力值。