在实际应用中，最常用且广泛认可的最优FFT算法是Cooley-Tukey算法。Cooley-Tukey算法基于分治的思想，通过将一个长度为N的离散傅里叶变换（DFT）分解为更小长度的DFT，从而实现高效的计算。
Cooley-Tukey算法的核心思想是利用DFT的周期性质和对称性质，将原始信号分解为两个较短的子序列，然后分别计算这两个子序列的DFT，最后将结果合并得到原始序列的DFT。该算法通过不断分解和合并子序列，以递归的方式进行计算，从而大大减少了计算复杂度。
具体而言，Cooley-Tukey算法使用了蝶形运算（butterfly operation）来计算DFT。蝶形运算是一种基于旋转因子的运算，将两个输入值进行加权和运算，得到两个输出值。通过适当的排列和组合蝶形运算，可以高效地计算DFT。
Cooley-Tukey算法的时间复杂度为O(N log N)，相比直接计算DFT的时间复杂度O(N^2)而言，具有更高的计算效率。该算法被广泛应用于信号处理、通信系统、图像处理等领域，特别是对于长度为2的幂次方的输入序列，其效率最高。
除了Cooley-Tukey算法，还有其他一些优化的FFT算法，如Bluestein算法、Rader算法和Winograd算法等，它们针对特定的输入序列长度或特殊的应用场景进行了进一步的优化和改进。
需要注意的是，FFT算法的选择取决于具体的应用需求和硬件平台的限制。在实际应用中，需要综合考虑输入序列长度、计算性能、资源消耗和实现复杂度等因素，选择最适合的FFT算法。
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