用python编写一个通用的函数：使用BM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，我们可以利用Boyer-Moore (BM) 算法来构建一个高效的搜索函数。BM算法是一种字符串搜索算法，它允许我们在查找过程中跳过不可能匹配的部分，提高搜索效率。以下是一个基本的实现，假设你已经有了预处理好的Suffix Array（后缀数组）和坏字符表（bad character table），因为BM算法通常需要这两个辅助数据结构：

def build_BM_tables(text):
    suffix_array = [i for i in range(len(text))]
    bad_chars_table = {char: len(text) for char in set(text)}

    # Build Suffix Array and Bad Character Table
    # ... (这部分代码会根据实际文本计算)

    return suffix_array, bad_chars_table

def BM_search(dna_sequence, k, SA, BC):
    count_dict = {}
    pattern = dna_sequence[:k]
    
    for index in SA:
        if index + k <= len(dna_sequence):
            if dna_sequence[index:index+k] == pattern:
                count_dict[pattern] = count_dict.get(pattern, 0) + 1
                
            else:
                shift = BC.get(dna_sequence[index+k - 1], len(dna_sequence))  # 使用坏字符表进行跳跃
                index += min(shift, k - 1)  # 更新索引位置，尝试跳过已知不会匹配的部分
            
    return count_dict

# 示例DNA序列、k值以及辅助数据结构
text = "ACGTACCGTACCTAGTC"
k = 5
SA, BC = build_BM_tables(text)
result = BM_search(text, k, SA, BC)
print("子序列及其出现次数:", result)