图：信号在时域上和频域上的直观表示
1. 计算一维离散傅里叶变换（DFT）公式如下：
其中，N表示数据长度。由上式可知，DFT的时间复杂度是O(N*N)
2. 一维FFT的时间复杂度为O(N*logN)，其中N表示数据长度
3. 对于一个M*N的二维数据，FFT的时间复杂度为O( M*N*log(M*N) )
若M=N，则时间复杂度可以简化为O(N^2*logN)
4. 对于M维的数据（每一维长度为A，B，C，...），则FFT的时间复杂度为O( A*B*C*...* log(A*B*C*...) )
若每一维长度相同，即A=B=C=...=N，则时间复杂度可以简化为O(N^M*logN)
参考文献：
https://en.wikipedia.org/wiki/Fast_Fourier_transform
https://stackoverflow.com/questions/6514861/computational-complexity-of-the-fft-in-n-dimensions
https://stackoverflow.com/questions/12249275/computational-complexity-of-an-n-dimensional-fast-fourier-transform
