程序提速的方法有很多，以下是一些常见且有效的方法：
寻找性能瓶颈
使用性能分析工具（profiler）快速定位程序中的性能瓶颈。针对性地优化这些瓶颈部分可以显著提高程序运行速度。
编程语言扬长避短
根据编程语言的特点选择合适的数据结构和算法。例如，在MATLAB中，利用向量化编程和内置函数可以大幅提高运算速度；在Python中，使用numpy进行向量化编程和使用numba对循环进行提速。
算法优化
学习并应用常见的高效算法，了解不同算法的时间复杂度，从而选择最适合当前问题的算法。有时候，简单的逻辑推理也能帮助缩小搜索范围，提高程序运算速度。
手动优化
使用编译器优化选项，如GCC的`pragma GCC optimize（2）`，可以提升程序的运行速度。
对于大范围的输入数据，使用高效的输入输出方法，例如使用scanf流代替cin流。
将递归算法转化为递推算法，减少函数调用开销。
数据结构选择
根据需求选择合适的数据结构，例如使用集合进行成员资格测试（O（1）时间复杂度）而不是列表（O（n）时间复杂度）。
减少不必要的计算
避免在程序中进行重复的计算，可以通过缓存结果或预先计算的方式减少计算量。
并行计算
利用多核CPU的并行计算能力，通过OpenMP等工具将任务分配到多个CPU内核上执行，从而提高程序运行速度。
系统级优化
控制进程的CPU使用率和内存分配，确保系统资源充足，减少上下文切换，提高系统整体性能。
使用高效的库
利用成熟的库和框架，例如在数值计算中使用NumPy，在图形处理中使用OpenGL等，这些库通常经过高度优化，能够提供比手写代码更高效的实现。
代码层面的优化
使用列表推导式代替循环，使代码更简洁且运行更快。
尽量减少全局变量的使用，避免不必要的同步操作，确保线程安全。
通过综合运用这些方法，可以有效地提高程序的运行速度。需要注意的是，不同的程序和应用场景可能需要不同的优化策略，因此需要根据具体情况灵活调整优化方法。