Prim的方法和Kruskal的算法是在无向图中定位MST（最小生成树）的两种常见方法。然而，这些技术不能为有向图生成正确的MST。这是因为有向图不适合Prim和Kruskal算法所使用的基本假设和方法。

Prim 算法

首先，有Prim算法，它涉及以贪婪的方式向扩展的最小生成树添加边，直到所有顶点都被覆盖。MST内部的顶点通过具有最低权重的边与MST外部的顶点相连。由于无向图中的所有边都可以以任意方向移动，因此从MST到外部顶点的最短路径很容易找到。然而，在有向图中，边总是指向一个方向，可能没有直线连接MST和外部顶点。这与Prim算法的基本原则相矛盾。

这样的一个示例是有向边 (u,v)，它将 MST 中的顶点 u 连接到 MST 外部图中的顶点 v。由于Prim方法中的MST必须通过直接边连接到外部顶点，所以边（u，v）被忽略，导致MST可能不准确或不充分。

Kruskal的方法

克鲁斯卡尔方法是一种加权边排序技术，它重复地将不生成循环的最小权重边添加到图中。该方法最适合无向图，因为边缘指向两个方向，因此可以轻松检测到循环。由于边的方向在有向图中很重要，因此循环的概念变得更加微妙。 Kruskal 的方法忽略了这种复杂性。

假设您正在构建的 MST 中有一个定向循环。当应用于有向图时，克鲁斯卡尔的技术可以生成包含有向循环的树。该方法会产生不准确的 MST，因为其基于无向边的循环检测机制无法正确捕获有向图中的循环。

结论

可以得出结论，虽然 Prim 和 Kruskal 的技术对于在无向图中定位 MST 很有用，但它们不适用于有向图。这些方法产生不准确或不充分的 MST，因为它们所依赖的基本假设和机制在有向图的设置中不成立。有向图有其独特的属性和复杂性，因此采用有向图特定技术（例如 Chu−Liu/Edmonds 方法）来获得最小生成树非常重要。