将二进制数组划分为子数组的方式，以使每个子数组恰好包含一个1

二进制数组是由0和1组成的数组，我们需要将它划分为多个子数组，使得每个子数组中恰好包含一个1。这个问题可以用一个简单的贪心算法解决。

贪心算法

贪心算法通常用来解决最优化问题，它根据局部最优的选择来构建全局最优解。对于这个问题，我们可以沿着数组遍历，并在数组中找到1的位置。当我们找到一个1时，我们将这个1作为一个子数组的起点，并继续遍历数组，直到下一个1的位置。在遍历的过程中，我们可以把每个子数组保存起来。

以下是一个用贪心算法解决这个问题的代码片段：

def partition_binary_array(arr):
    partitions = []
    start = 0
    for i in range(len(arr)):
        if arr[i] == 1:
            partitions.append(arr[start:i+1])
            start = i+1
    return partitions

这个函数接受一个二进制数组，返回一个由子数组组成的列表。如果我们将[0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1]作为参数调用这个函数，它将返回[[0, 1], [0, 1], [0], [1], [1]]，其中每个子数组都恰好包含一个1。

时间复杂度

上述算法的时间复杂度是O(n)，其中n是数组的长度。因为我们只需要遍历数组一次即可找到所有的子数组。

总结

贪心算法是一个简单而有效的方法，可以用来解决最优化问题。对于这个问题，我们可以使用贪心算法沿着数组遍历，并找到每个子数组的起点和终点。这个算法的时间复杂度是O(n)。