读取excel表中一列数据，并存储为数组，将数组中连续出现的相同字符串划分在一起，并初始化一个空数组X用来存储临时划分位置，数组merge中记录了可以划分的位置,最后一个不相同元素不用存储划分,初始化giniMin为无穷大位置,输入参数k，判断临时划分位置数组X包含的数据个数，当X中数据个数等于k时，对划分位置的基尼指数进行计算

可以使用Python中的pandas库来读取excel表格中的数据，并将其存储为数组。具体操作如下：

import pandas as pd

# 读取excel表格中的数据
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 将指定列数据存储为数组
data = df['column_name'].values

接着，可以使用for循环遍历数组，将连续出现的相同字符串划分在一起，并将划分位置存储在临时数组X中。代码如下：

X = [] # 临时划分位置数组
curr = data[0] # 当前字符串
count = 1 # 当前字符串出现次数

for i in range(1, len(data)):
    if data[i] == curr:
        count += 1
    else:
        if count > 1:
            X.append(i-1)
        curr = data[i]
        count = 1

在X数组中记录了可用于划分的位置，接下来需要计算每个划分位置的基尼指数，并记录最小的基尼指数所对应的划分位置。代码如下：

giniMin = float('inf') # 初始化最小基尼指数为无穷大
merge = [] # 存储可用于划分的位置
n = len(data) # 数据长度

for i in range(len(X)):
    size = X[i] + 1 # 划分后左侧数组的大小
    gini = size/n * gini_func(data[:size]) + (n-size)/n * gini_func(data[size:])
    if gini < giniMin:
        giniMin = gini
        merge = [X[i]]
    elif gini == giniMin:
        merge.append(X[i])

其中，gini_func是计算基尼指数的函数，需要自己实现。最后，判断临时划分位置数组X中数据个数是否等于k，如果相等，则可以使用merge数组中记录的划分位置进行划分。