FFT（Fast Fourier Transform，快速傅立葉變換）是一種用於計算離散傅立葉變換（DFT）的高效算法，它通過分治策略和蝶形運算來降低DFT的計算複雜度，實現了從O(N^2)到O(N log N)的時間複雜度，使得處理較長的序列成為可能。
FFT算法的基本思想是將一個N點的DFT分解成多個較小規模的DFT計算，這些小規模的計算通常涉及長度為2的序列，例如基於Cooley-Tukey算法的FFT實現。此外，FFT算法還包括基於疊代的radix-2算法、Bluestein算法等不同變體，每種變體都有其特定的套用場景和優缺點。
在信號處理、圖像壓縮、通信系統等領域，FFT都發揮著重要作用。在Python等程式語言中，可以通過相應的庫（如NumPy）方便地進行FFT計算。