强连通分量采矿是图论中的经典问题之一。如何设计一种更高效的串行强连通组件挖掘算法具有实际需求。GRSCC算法使用由两个粗糙集算子组成的SUB－RSCC函数，即和k步R相关集的k步近似，在一个简单的有向图中挖掘强连通分量，SUB－RSCC函数的调用次数决定了挖掘效率。根据挖掘强连通组件时顶点之间的相关性，alpine算法引入了粒化策略，减少了调用次数，提高了挖掘效率。在GRSCC算法的基础上，发现了另外两个顶点之间的相关性，因此设计了一种新的顶点粒化策略，然后提出了一种顶点粒k步搜索方法，该方法可以在更大程度上减少SUB－RSCC函数境内的呼叫数。最后，提出了一种基于顶点粒k步搜索和粗糙集的强连通构件挖掘算法kgrscc。实验结果表明，KGRSCC算法的性能优于RSCC算法、GRSCC算法和Tarjan算法。