Para analisar a complexidade do algoritmo mencionado, que é f1(n) = n, precisamos entender o que cada tipo de complexidade significa: A) Complexidade quadrática: O(n²) - O tempo de execução cresce com o quadrado do tamanho da entrada. B) Complexidade exponencial: O(2^n) - O tempo de execução cresce exponencialmente com o tamanho da entrada. C) Complexidade linear: O(n) - O tempo de execução cresce linearmente com o tamanho da entrada. D) Complexidade constante: O(1) - O tempo de execução não depende do tamanho da entrada. E) Complexidade logarítmica: O(log n) - O tempo de execução cresce logaritmicamente com o tamanho da entrada. Dado que a função f1(n) = n representa um crescimento linear em relação ao tamanho da entrada n, a complexidade utilizada nesse caso é: C) Complexidade linear.