写一个LT模型结合贪心算法求社交网络影响力最大化的代码并带有注释，要求输入种子节点的个数，返回种子节点和受影响的被激活节点

由于题目要求使用LT模型和贪心算法求解社交网络影响力最大化问题，我们需要先了解一下这两个概念。

LT模型是一种基于阈值的传播模型，它假设每个节点有一个阈值，只有当它的邻居中被激活的节点数量超过了这个阈值时，它才会被激活。贪心算法是一种近似算法，它通过对问题进行局部最优选择，来得到近似的全局最优解。

现在我们可以开始编写代码了。在这里，我们假设社交网络是一个有向图，节点用数字表示，种子节点用列表seed表示。我们的目标是找到种子节点集合使得被激活节点数量最大。

import networkx as nx
import random

def LT_model(G, seed):
    """
    LT模型传播
    """
    # 初始化所有节点状态为未激活
    active_nodes = set(seed)
    activated = set(seed)
    while seed:
        # 找到所有未被激活的邻居节点
        next_seed = set()
        for node in seed:
            for neighbor in G.successors(node):
                if neighbor not in activated:
                    next_seed.add(neighbor)
        # 计算邻居节点中激活的节点数量
        for node in next_seed:
            # 计算阈值
            threshold = 0
            for neighbor in G.predecessors(node):
                if neighbor in active_nodes:
                    threshold += G[neighbor][node]['weight']
            # 如果激活阈值满足条件则激活该节点
            if random.random() < threshold:
                activated.add(node)
        # 更新种子节点集合
        seed = next_seed.copy()
        active_nodes |= seed
    return activated

def greedy_LT(G, k):
    """
    贪心算法求解社交网络影响力最大化
    """
    seed = []
    for i in range(k):
        max_gain = 0
        best_node = None
        # 遍历所有节点找到对影响力增益最大的节点
        for node in G.nodes():
            if node not in seed:
                # 使用LT模型计算种子节点集合加上当前节点后的被激活节点数量
                activated = LT_model(G, seed + [node])
                gain = len(activated) - len(seed)
                if gain > max_gain:
                    max_gain = gain
                    best_node = node
        # 将影响力增益最大的节点加入种子节点集合
        seed.append(best_node)
    # 使用LT模型计算最终的被激活节点集合
    activated = LT_model(G, seed)
    return seed, activated

在以上代码中，我们首先定义了一个LT_model函数，用于计算LT模型传播结果。具体地，该函数接受一个有向图G和一个种子节点列表seed作为输入，返回被激活的节点集合。该函数的实现过程与LT模型的定义相符合，具体地，我们首先将所有节点状态初始化为未激活状态，然后按照种子节点集合seed进行传播，直到种子节点集合为空为止。在每次传播中，我们找到所有未被激活的邻居节点，计算它们的激活阈值，如果满足条件则将其激活，并将其加入被激活节点集合中。

接下来，我们定义了一个greedy_LT函数，用于采用贪心算法求解社交网络影响力最大化问题。具体地，该函数接受一个有向图G和一个整数k作为输入，返回一个种子节点列表和一个被激活节点列表。在函数实现过程中，我们首先将种子节点集合seed初始化为空，然后进行k次迭代，每次迭代找到对影响力增益最大的节点加入种子节点集合中。在每次迭代中，我们使用LT模型计算种子节点集合加上当前节点后的被激活节点数量，选择增益最大的节点加入种子节点集合中。最终，我们使用LT模型计算最终的被激活节点集合，并返回种子节点列表和被激活节点列表。

注意，以上代码仅仅是一个简单的实现，实际上在实际应用中，我们需要考虑很多优化问题，如何加速LT模型传播、如何对节点进行排序等等。