Линейная временная сложность (O(n)) означает, что время выполнения алгоритма будет пропорционально количеству элементов (n) входных данных. То есть, если увеличивается количество элементов входных данных, увеличивается и время выполнения алгоритма. Из предложенных вариантов верным является утверждение "Означает, что время пропорционально входным данным и будет меняться в зависимости от входных данных." Другие варианты неверны: - "Представляет время, необходимое для выполнения алгоритма, пропорциональное логарифму количества элементов (n) входных данных" — это описывает сложность логарифмического порядка, а не линейную сложность. Логарифмическая сложность обозначается как O(log n). - "Показывает производительность пропорционально размеру входных данных, при котором O(n²) представляет наихудшую производительность" — это описывает квадратичную сложность (O(n²)), а не линейную сложность. - "Означает, что время обработки O(1)  —  величина постоянная независимо от того, какие входные данные были переданы" — это описывает константную сложность (O(1)), а не линейную сложность. О(1) означает, что время выполнения алгоритма не зависит от размера входных данных. Итак, линейная временная сложность указывает на то, что время выполнения алгоритма будет линейно зависеть от размера входных данных, что делает ее одной из наиболее предпочтительных сложностей.