简单理解就是，时间的消耗随着处理集的大小呈线性增长。
食堂排队打饭就是一个典型的线性时间复杂度。打上饭的时间，和队伍的长短（处理集的大小）呈线性正相关。
线性时间复杂度，就是时间复杂度为线性阶O(n)。
同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣（或者说算法复杂度）可由时间复杂度和空间复杂度来评价。
算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量，即度量算法执行的时间长短，它定量描述了该算法的运行时间。
按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),...。
随着问题规模n的不断增大，时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。
o n