时间复杂度 O(n) 是计算机科学中用于描述算法执行时间随输入数据规模（通常用 n 表示）增长的变化趋势的一种表示方法，用于分析算法的效率。1. 直观理解 O(n)

n 的含义：代表输入数据的规模（例如数组的长度、字符串的字符数量等）。

O(n) 的含义：算法的执行时间与输入规模 n 成 线性关系。即：

如果 n 增大 10 倍，执行时间也大约增加 10 倍。

例如遍历一个长度为 n 的数组，就是对每个元素操作一次。

2. 例子说明

示例 1：遍历数组求和：时间复杂度：O(n)，因为循环次数直接取决于数组长度 n。

示例 2：高亮文本中的关键词（简单替换）：时间复杂度：O(n)，需要扫描整个字符串（长度为 n）并替换匹配项。

3. 对比其他常见时间复杂度

总结来说，O(n) 表示算法的执行时间与输入规模成正比，在数据量增大时仍能保持相对合理的速度，是算法设计中常见且高效的一种复杂度