编写一个基因序列统计的代码片段，如何利用哈希算法和数据结构实现K-串频率统计？具体要求包括：使用队列数据结构遍历基因序列，以及使用最大堆（例如容量为5）来跟踪出现次数最多的前五个K-子串。请展示相关的代码实现细节。

在Python中，我们可以使用`collections`模块中的`Counter`类来快速计算K-串的频率，并利用`heapq`模块实现最大堆。这里是一个简单的代码示例：

import collections
import heapq

def k_substring_frequency(genome, k):
    # 使用滚动窗口技巧获取所有k长度的子串
    window = collections.deque(maxlen=k)
    substring_counter = collections.Counter()

    for i in range(len(genome) - k + 1):
        window.append(genome[i:i+k])
        substring_counter[window[-1]] += 1

        # 如果窗口满了，弹出左端的字符并更新频率
        while len(window) == k:
            prev_substring = window.popleft()
            substring_counter.pop(prev_substring, None)

        # 使用最大堆保持前五个最常见的子串及其频率
        heap = [-freq, substr] for substr, freq in substring_counter.items() if substr not in max_heap
        heapq.heapify(heap)

        max_heap = heapq.nlargest(5, heap)

    return max_heap

# 示例基因序列和K值
genome = "ACGTACGTACGTCGT"
k = 4

result = k_substring_frequency(genome, k)
for freq, substring in result:
    print(f"子串 '{substring}' 出现 {freq} 次")