最小化子数组中重复元素数量的成本

在进行数组拆分时，我们有时会希望把数组划分成若干个子数组，以便进行并行计算、分治处理或其他操作。但是，随意地划分数组可能会导致重复计算相同元素的情况出现，从而增加计算成本。

为了最小化重复计算的成本，我们可以尽可能地让每个子数组中的元素不重复。具体来说，我们可以采用以下算法：

1. 初始化一个空的子数组列表 subarrays。

2. 对数组中的每个元素 x，如果 x 在当前子数组中出现过，则将当前子数组作为新的子数组添加到 subarrays 中，并创建一个新的空子数组开始收集新元素；否则，将 x 添加到当前子数组中。

3. 最后，将最后一个子数组添加到 subarrays 中。

4. 返回 subarrays。

这个算法的核心思想是以相对较小的成本，尽可能地避免重复元素的出现。由于该算法只需遍历一次数组，因此时间复杂度为 $O(n)$，其中 $n$ 为数组中元素的个数。

以下是用 Python 实现该算法的代码片段：

def split_array(array):
    subarrays = []
    current_subarray = []
    seen_elements = set()

    for x in array:
        if x in seen_elements:
            subarrays.append(current_subarray)
            current_subarray = []
            seen_elements = set()
        current_subarray.append(x)
        seen_elements.add(x)

    subarrays.append(current_subarray)
    return subarrays

使用该代码片段，我们可以将一个数组划分成多个子数组，使得每个子数组中的元素尽可能不重复。