用python编写一个通用的函数：使用Boyer-Moore算法进行跳跃查询一个DNA序列中k大小的子序列，返回一个字典，键是子序列，值是子序列出现的次数。DNA序列和k可以自己设定。必须用到BM算法！不可以擅自更改！！！

在Python中，我们可以编写一个基于Boyer-Moore算法的函数来进行跳跃搜索，并统计DNA序列中给定长度的子序列出现的次数。Boyer-Moore算法是一种高效的字符串查找算法，通过预处理的方式跳过不必要的比较，加快搜索速度。以下是使用Python实现的一个示例：

def boyer_moore_search(dna_seq, k):
    # 对输入的DNA序列进行ASCII码排序，因为Boyer-Moore算法需要预处理后的数组
    dna_chars = sorted(set(dna_seq))
    
    # 创建长度为|dna_chars|的字符偏移数组，存储每个字符后缀的最长后缀匹配信息
    skip_array = {char: -1 for char in dna_chars}
    skip_array[dna_chars[-1]] = len(dna_chars) - 1
    
    # 构建子序列频率字典
    subseq_freq = {}
    
    # 遍历原始DNA序列
    for i in range(len(dna_seq) - k + 1):
        # 使用预处理的skip_array和子序列进行匹配
        skip = skip_array.get(dna_seq[i])
        if skip is not None:
            j = i + skip
            while j < i + k and dna_seq[j] == dna_seq[j - skip]:
                j += 1
        
        # 如果找到子序列，更新频率字典
        if j == i + k:
            subseq = dna_seq[i:i+k]
            subseq_freq[subseq] = subseq_freq.get(subseq, 0) + 1
            
    return subseq_freq

# 示例使用
dna_seq = "ATCGTAGCGTCGTACGT"
k = 4
result = boyer_moore_search(dna_seq, k)
print(f"子序列出现次数：{result}")