要让程序运行得更快，可以采取以下几种方法：
优化数据结构：
选择最适合处理问题的数据结构，例如使用字典而不是列表来查找元素，可以显著提高程序性能。
避免冗余计算和循环：
通过缓存结果或使用生成器来避免重复计算，减少不必要的多次循环，从而提升程序运行速度。
使用内置函数和库：
内置函数和库通常比手写的代码更快，因为它们经过了优化和测试。
减少对象属性访问：
频繁访问对象属性会使代码变慢，可以考虑使用局部变量缓存这些属性，以加快访问速度。
利用专业库：
对于数值计算和数据分析，使用NumPy或Pandas这类专业的Python库，它们针对大型数据集进行了优化，通常比纯Python代码更快。
并行编程：
使用Python的multiprocessing和threading模块，将任务分配给多个处理器和内核，可以显著提高程序性能。
代码优化：
分析代码并使用适当的算法和数据结构，减少函数调用，避免不必要的内存分配，以及使用适当的数据类型，这些都可以提高程序的性能。
使用更快的输入输出方法：
在读取大量数据时，使用scanf流通常比cin流更快，因为cin是智能判断类型的。
算法优化：
选择更高效的算法，比如将递归算法转换为递推算法，或者将搜索算法优化为记搜算法。
性能分析：
使用工具如Unix的time命令或cProfile来找到程序中的性能瓶颈，从而有针对性地进行优化。
使用更快的随机数生成器：
例如，通过分析发现rand是瓶颈，可以替换为一个快速rand的实现。
后台执行：
在系统处理一些任务时，允许用户做一些其他的事情，从而提高用户体验。
预加载内容：
在数据未完全载入前显示部分信息，给用户一种程序已经载入一半的错觉。
充分利用缓存：
设计程序时考虑使用缓存来存储网络数据，减少重复的网络请求，加快数据加载速度。
结合以上方法，可以根据程序的具体情况选择合适的优化策略，从而显著提高程序运行速度。