graphdata` 放置原始数据：边连接情况。
graphs 放置.gpickle文件。
IC 放置IC模型及其相关算法
IC/ArbitraryP 也是IC模型及其相关算法，
LT 放置LT模型及其相关算法
将LDAG算法从python 2 更新到 python 3
问题是这样开始的：
line 97 tsort函数中：Dc.remove_edges_from(Dc.in_edges([node]))在python 3 中报错：不能在循环中更改字典。
搜索无果后：
因为，tsort是对有向无环图进行拓扑排序，每次删除入度为0的结点。
所以我将 删除node的所有边，改成了删除node结点本身。（这样以node为结点的边也会被删除。） line 100 Dc.remove_node(node)
在运行 LDAG_heuristic(G, Ew, k, t)的主循环时报错
hep.txt数据集上 source = 639 时报错。
line 287 dA = computeAlpha(D, Ew, S, s, val=-alpha_v_s) 在计算$\Delta \alpha$时报错。原因是：
line 193 order = tsort(Dc, u, reach="in") 中 Dc.remove_node(node)找不到源结点u
很奇怪，tsort 里的排序的源结点u就是 computeAlpha 中的 s，Dc就是s能影响的结点v的DAG。
这个s既然能影响v，它就应在v的DAG中呀...
经过调试我发现在报错时，FIND_LDAG生成的图 D中包含结点s；但经过BFS_reach处理为Dc后，不仅不包含点s了，甚至整个Dc都为空...（在python2版本代码中，也会在相同的数据上出现一样的情况）
肯定是BFS_reach有情况。我本以为BFS_reach 只是走个过场，想直接略过这一步骤，结果如果不经过该函数，计算的影响力扩展度会从1300变成100，确实会影响结果。
究其根本是 BFS_reach (D, u, reach):函数的意义尚不明确
FIND_LDAG(G, v, t, Ew) 若已得到关于v点的Local DAG，为什么在使用前需要先用BFS_reach处理成Dc
缓兵之计：
当Dc中没有某一结点node时，不运行结点删除函数
line 98
if node not in Dc.nodes:
continue
Dc.remove_node(node)marked 有空再看看