把下面伪代码进行python复现Algorithm 1. Optimal scale selection for consistent multiscale covering decision tables. Input: Consistent multi-scale covering decision table S = (U, C ∪ D). Output: Optimal scale combination K. 1: InitQueue( Queue ); 2: For each j ∈ {1, 2, · · · , m} 3: lj ← Ij; 4: End For 5: K ← (l1, l2, · · · , lm); 6: EnQueue ( Queue, K ); 7: Visited( K ) ← True; 8: While(!QueueEmpty()) 9: K =DeQueue ( Queue ); 10: If ( PosCK (D) = U ) 11: return( K ); 12: End If 13: For each j ∈ {1, 2, · · · , m} 14: If( lj > 1 ) 15: K ← ( l1, · · · , lj−1, lj − 1, · · · , lm ) ; 16: If (Visited( K )=Felse) 17: EnQueue ( Queue, K ); 18: Visited( K )← True; 19: End If 20: End If 21: End For 22: End While

下面是用Python编写的伪代码实现Algorithm 1中的"Optimal scale selection for consistent multi-scale covering decision tables"算法：

from queue import Queue

def optimal_scale_selection(consistent_table):
    # 输入: 一致的多尺度覆盖决策表 S = (U, C ∪ D)
    # 输出: 最优尺度组合 K
    
    queue = Queue()
    m = len(consistent_table)  # 决策表的尺度数
    l = [1] * m  # 初始化每个尺度的值为1
    
    K = tuple(l)  # 初始化最优尺度组合
    queue.put(K)
    visited = {K: True}  # 记录已经访问过的尺度组合
    
    while not queue.empty():
        K = queue.get()
        
        if PosCK(D) == U:  # 如果满足条件
            return K
        
        for j in range(m):
            if l[j] > 1:
                l[j] -= 1
                K_new = tuple(l)
                
                if K_new not in visited:  # 如果尺度组合未被访问过
                    queue.put(K_new)
                    visited[K_new] = True
                    
                l[j] += 1  # 恢复尺度值
        
    return None  # 如果无法找到满足条件的最优尺度组合

请注意，此处的伪代码使用了Python的`Queue`数据结构来实现队列操作，因此需要从`queue`模块导入`Queue`。另外，`PosCK(D)`和`U`在伪代码中没有给出具体实现，您需要根据具体情况进行相应的实现。

希望这个Python代码能够帮助您实现Algorithm 1中的算法。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。