能以此为模板，给一段完整的计算256点fft的算法程序吗

是的，下面是一个使用蝶形算法计算256点FFT的完整C语言程序：

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <complex.h>

#define PI 3.14159265358979323846

// 定义复数类型
typedef double complex cplx;

// 定义正弦和余弦表的大小
#define TABLE_SIZE 128

// 定义正弦和余弦表
double cos_tab[TABLE_SIZE];
double sin_tab[TABLE_SIZE];

// 初始化正弦和余弦表
void init_tables()
{
    for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++)
    {
        cos_tab[i] = cos(2 * PI * i / 256);
        sin_tab[i] = sin(2 * PI * i / 256);
    }
}

// 定义FFT函数
void fft(cplx buf[], int n)
{
    if (n < 2) return;

    // 分离偶数项和奇数项
    cplx *even = malloc(n / 2 * sizeof(cplx));
    cplx *odd = malloc(n / 2 * sizeof(cplx));
    for (int i = 0; i < n / 2; i++)
    {
        even[i] = buf[2 * i];
        odd[i] = buf[2 * i + 1];
    }

    // 递归FFT
    fft(even, n / 2);
    fft(odd, n / 2);

    // 合并结果
    for (int k = 0; k < n / 2; k++)
    {
        int p = k * TABLE_SIZE / n;
        cplx t = cexp(-I * 2 * PI * k / n) * odd[k];
        buf[k] = even[k] + t;
        buf[k + n / 2] = even[k] - t;
        double re = creal(buf[k + n / 2]);
        double im = cimag(buf[k + n / 2]);
        buf[k + n / 2] = re * cos_tab[p] - im * sin_tab[p] + I * (re * sin_tab[p] + im * cos_tab[p]);
    }

    // 释放内存
    free(even);
    free(odd);
}

int main()
{
    int n = 256;
    cplx buf[n];

    // 初始化数据
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        buf[i] = sin(2 * PI * i / n) + cos(4 * PI * i / n) * I;
    }

    // 初始化正弦和余弦表
    init_tables();

    // 执行FFT
    fft(buf, n);

    // 输出结果
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        printf("%f + %fi\n", creal(buf[i]), cimag(buf[i]));
    }

    return 0;
}

该程序与之前的示例程序类似，不同之处在于它使用了预先计算的正弦和余弦表，以加快计算速度。在该程序中，我们首先在初始化函数中计算了正弦和余弦表。在FFT函数中，我们按照蝶形算法的思路递归地分离偶数项和奇数项，并对它们分别执行FFT。然后我们利用预先计算的正弦和余弦表，对两个蝴蝶组中的第二个蝴蝶进行旋转操作。最后，我们合并结果并释放内存。

需要注意的是，在实际应用中，我们应该尽可能地避免使用动态内存分配，以提高程序的效率和稳定性。因此，如果要计算多个长度为256的FFT，最好在程序开始时分配足够的内存，而不是在每次FFT计算前都动态分配内存。