用Python复现以下伪代码Algorithm 3. Optimal rules acquisition for multi-scale covering decision tables. Input: A multi-scale covering decision table S = (U, C ∪ D). Output: Optimal rules set ORS. 1: RS ← ∅; 2: For each xi ∈ U 3: For each Dt ∈ U/Rd 4: If F ( (xi)CK → Dt ) > η 5: RS ← { (xi)CK → Dt } ; 6: End If 7: End for 8: End for 9: ORS ← RS; 10: For each ri : (xi)CK → Dt ∈ ORS 11: For each rj : ( xj ) CK → Dt ∈ ORS and j ̸= i 12: If (xi)CK ⊆ ( xj ) CK and F ((xi)CK → Dt) ≤ F ((xj)CK → Dt) 13: ORS ← ORS − { (xi)CK → Dt } ; 14: End If 15: End For 16: End For 17: Return ORS

以下是用Python编写的伪代码实现Algorithm 3中的"Optimal rules acquisition for multi-scale covering decision tables"算法：

def optimal_rules_acquisition(multi_scale_table, eta):
    # 输入: 多尺度覆盖决策表 S = (U, C ∪ D)
    # 输出: 最优规则集合 ORS
    
    RS = set()  # 初始化规则集合 RS
    U = multi_scale_table.U  # 获取决策表中的样本集合 U
    
    # 遍历每个样本和每个决策属性
    for xi in U:
        for Dt in U/Rd:
            if F((xi)CK -> Dt) > eta:
                RS.add((xi)CK -> Dt)
    
    ORS = RS.copy()  # 初始化最优规则集合 ORS
    
    # 对于每一条规则 ri: (xi)CK -> Dt ∈ ORS
    for ri in ORS:
        xi, CK, Dt = extract_components(ri)  # 提取规则的组成部分
        
        # 对于每一条规则 rj: (xj)CK -> Dt ∈ ORS and j ≠ i
        for rj in ORS:
            if rj != ri:
                xj, _, _ = extract_components(rj)  # 提取规则的组成部分
                
                if xi.issubset(xj) and F((xi)CK -> Dt) <= F((xj)CK -> Dt):
                    ORS.remove(ri)
                    break  # 跳出内循环
    
    return ORS

在上述代码中，`multi_scale_table`表示多尺度覆盖决策表，`eta`是阈值参数。您需要根据实际情况实现`F`函数和`extract_components`函数，并根据具体情况定义`U`和`Rd`。

希望这个Python代码能够帮助您实现Algorithm 3中的算法。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。