“一帮一学习小组”是中小学中常见的学习组织方式，老师把学习成绩靠前的学生跟学习成绩靠后的学生排在一组。本题就请你编写程序帮助老师自动完成这个分配工作，即在得到全班学生的排名后，在当前尚未分组的学生中，将名次最靠前的学生与名次最靠后的异性学生分为一组。 输入格式： 输入第一行给出正偶数n（≤50），即全班学生的人数。此后n行，按照名次从高到低的顺序给出每个学生的性别（0代表女生，1代表男生）和姓名（不超过8个英文字母的非空字符串），其间以1个空格分隔。这里保证本班男女比例是1:1，并且没有并列名次。 输出格式： 每行输出一组两个学生的姓名，其间以1个空格分隔。名次高的学生在前，名次低的学生在后。小组的输出顺序按照前面学生的名次从高到低排列。

### 回答1：
题目是要你编写程序帮助老师自动完成这个排名工作。输入格式：第一行输入正整数n（≤50），即全班学生的人数。接下来按照名次顺序从高到低依次给出每个学生的性别（0代表女生，1代表男生）和姓名（不超过8个英文字符的非空字符串），其中相邻两项用一个空格分隔。保证本班男女比例是1:1，并且没有并列名次。输出格式：每行输出一组两个学生的姓名，中间用一个空格分隔。姓名次高的学生排在前面，次低的排在后面。按照小组数量从多到少输出。注意，不能重复输出已经输出过的组。小组之间先按照组内学生名次从高到低排序，再按照小组数量从多到少排序，最后输出缺少分组的学生。

### 回答2：
思路：
首先要准确理解题意，题目中的“名次”指的是学生在班内的排名，不是考试成绩的排名。因此，我们需要记录每个学生在班内的排名，并按照排名从高到低排序。然后，我们从排名最高的学生开始，将其与排名最低的异性学生分为一组，再将排名第二高的学生与排名第二低的异性学生分为一组，以此类推，直到所有学生都被分为一组或没有异性学生可与其配对为止。

具体实现：
我们定义一个学生类，包含学生的姓名、性别和排名三个属性。读入学生信息后，将其保存至一个学生数组中，再按照排名从高到低排序。之后，使用两个指针分别指向排名最高的学生和排名最低的学生，然后依次向下遍历数组，每遍历一个学生，判断其性别是否与当前指针指向的学生性别不同，若是，则配对成功，输出两个学生姓名，同时将指针向下移动；否则，将指针向下移动，继续匹配。直到所有学生都被分为一组或没有异性学生可与其配对为止。

代码如下：

### 回答3：
思路：

1. 读入学生信息，按照排名从高到低排序，得到一个名次序列students。

2. 从students中依次选取名次最靠前和最靠后的两个学生，并且性别不同，分为一个小组，输出他们的姓名。

3. 将被选出的学生在students中删除，直到students为空或者只剩下一个学生。

代码实现：

# 定义Student类
class Student:
    def __init__(self, gender, name, rank):
        self.gender = gender
        self.name = name
        self.rank = rank

# 读入数据，按照排名从高到底排序
n = int(input())
students = []
for i in range(n):
    gender, name = input().split()
    rank = i + 1
    students.append(Student(int(gender), name, rank))
students.sort(key=lambda x: x.rank, reverse=True)

# 将名次最靠前和最靠后的异性学生组成小组，输出他们的姓名
while len(students) > 1:
    # 查找名次最靠前和最靠后的两个异性学生
    first_male = None  # 名次最靠前的男生
    last_female = None  # 名次最靠后的女生
    for s in students:
        if s.gender == 1 and not first_male:
            first_male = s
        elif s.gender == 0:
            last_female = s
            break
    if not last_female:  # 如果名次最靠后的女生不存在，说明已经找完了所有学生
        break
    # 输出这两个学生的姓名
    print(first_male.name, last_female.name)
    # 在students中删除这两个学生
    students.remove(first_male)
    students.remove(last_female)

时间复杂度分析：

排序需要O(nlogn)的时间复杂度，每次查找名次最靠前和最靠后的两个学生需要遍历一遍students，时间复杂度为O(n)，所以总时间复杂度为O(nlogn)。