编写一个Python函数，使得给定一个DNA序列，该函数可检测该序列中是否存在大小为k的重复子序列(其中k应作为参数传递给函数)。结果是一个字典，以子序列作为键，以它们的频率作为值。使用Boyer-Moore算法

在Python中，你可以使用Boyer-Moore字符串搜索算法来寻找重复的子序列。Boyer-Moore算法是一种高效的查找算法，用于在已排序的数据中查找指定的模式串。虽然它原本不是设计用来处理子序列重复计数的，但我们可以通过修改算法来达到目的。这里我们先实现基本的Boyer-Moore查找功能，然后稍作调整来统计子序列的频率。

首先，我们需要创建一个Boyer-Moore哈希表，然后遍历整个DNA序列来找到所有长度为`k`的子序列：

def boyer_moore(dna_seq, k):
    # 定义字符数组和偏移量数组
    alphabet = 'ACGT'
    shifts = {c: len(c) - 1 for c in alphabet}
    
    # 计算最长公共前后缀长度 (lps)
    def compute_lps(pattern):
        lps = [0] * len(pattern)
        i, j = 1, 0
        while i < len(pattern):
            if pattern[i] == pattern[j]:
                j += 1
                lps[i] = j
                i += 1
            else:
                if j != 0:
                    j = lps[j-1]
                else:
                    lps[i] = 0
        return lps
    
    # 定义搜索函数，返回子序列及其位置
    def search(pattern, start=0):
        i, lps = 0, compute_lps(pattern)
        max_shift = -1
        found_positions = []
        
        while start + len(pattern) <= len(dna_seq):
            match_index = start + lps[i]
            if dna_seq[match_index] == pattern[i]:
                i += 1
                if i == len(pattern):
                    found_positions.append(start)
                    i = lps[i-1]  # 跳过已匹配部分
            else:
                shift = shifts[dna_seq[start + len(pattern) - i]]
                if shift > max_shift:
                    max_shift = shift
                start += max_shift + 1
        return found_positions, max_shift
    
    # 初始化结果字典
    result = {}
    
    # 使用Boyer-Moore查找所有的k长度子序列
    for i in range(len(dna_seq) - k + 1):
        subseq = dna_seq[i:i+k]
        positions, _ = search(subseq)
        if positions:
            result[subseq] = len(positions)
    
    return result

# 示例使用
dna_seq = "ATCGATCGT"
k = 4
result = boyer_moore(dna_seq, k)
print(result)  # 输出子序列及其频率