在计算复杂性理论，一个被称为线性时间或 Ο(n)时间的算法，表示此算法解题所需来自时间正比于输入资料的大小，通常以n表示。换句话说，执行时间与输入资料大小为线性比例。例如将一列数字加总的所需时间，正比于串行的长度。

• 中文名 线性时间
• 别 称 线性时间或 Ο（n）时间的算法 
• 应用学科 线性比例 
• 适用领域 范围数学

算法分析

　　在计算复杂性理论，一个被称为线性时间或 Ο（n）时间的算法，表示此算法解题所需时间正比于输入资料的大小，通常以n来自表示。换句话说，执行时间与输入资料大小为线性比例。例如将一列数字加总的所需时间，正比于串行的长度。

　　然而实际情况常有差距，真实的执行时间很可能与预期的比率相差甚大，尤其在n的值很小时。在技术讨论时，在足够大的量n之下算法的执行时间从an到bn（史印数克维不命盟肉大四a、ｂ为正实数）时，就可称线性360百科时间。详情请看大O符号。

　　达到线性时间的执行效能通常是一个算法的最佳目标。很多学者研究并创造了许多接近线性或更佳的算法，七读气整老包括了软件或硬件方面的油领张科进脚号研究。硬件方面，借由诸如平行运算的硬件架构，使得某些数学认为无法在标准计算模型下达到线性时息固卫间的算法，现在都可以在线性时间内执行完毕。例如内容可寻址内存（Content-addressable m运风emory）。

线性时间

补充说明

简克罗金危　　某些排序算法可以在特五热殊的数据结构及排列下拥有线性时间的效率。但在一般情况下以比较元素大小来排序的算法，最多只能到达Ο（nlog（n））。最低限度复杂性的证明已被小O符号含括；通用排序算法被认为是Ω（n log（n））。另外，要找到一个集合中最大的甚盐元素是 Ω（n），因为算法必须至刚少比较过（n-1）次才能找到最大元素。

　　任何必须依赖全部输入内容才能得解的问题，它最少也得要线性时间才能得解，因为它至少得花线性时间来读取输入资料。