编程中的“暴力”通常指的是一种直接、不经过优化的解决问题的方法。它往往采用简单粗暴的算法，不考虑效率和优雅性，只追求结果的准确性。暴力解决问题的方法可能会导致代码冗长、运行速度慢、资源消耗大等问题。
输出一系列数字
```c
int i；
for（i = 1； i <= 100； i++） {
printf（"%d ", i）；
}
```
计算斐波那契数列
```c
int fib（int n） {
if （n <= 1） return n；
return fib（n-1） + fib（n-2）；
}
```
解决LeetCode-42问题（接雨水）
```c
int trap（int* height, int heightSize） {
int i, sum = 0；
for（i = 1； i < heightSize； i++） {
int j, leftmax = i-1, leftmaxheight = height[i-1], rightmax = i+1, rightmaxheight = height[i+1]；
for（j = i-1； j >= 0； j--） {
if（height[j] > leftmaxheight） {
leftmax = j；
leftmaxheight = height[j]；
}
}
for（j = i+1； j < heightSize； j++） {
if（height[j] > rightmaxheight） {
rightmax = j；
rightmaxheight = height[j]；
}
}
if（leftmaxheight > height[i] && rightmaxheight > height[i]） {
if（leftmaxheight > rightmaxheight） sum += rightmaxheight - height[i]；
else sum += leftmaxheight - height[i]；
}
}
return sum；
}
```
猴子排序
```python
from itertools import izip, tee
from random import shuffle
def in_order（my_list）:
it1, it2 = tee（my_list）
it2.next（）
return all（a <= b for a, b in izip（it1, it2））
def bogo_sort（array）:
while not in_order（array）:
shuffle（array）
```
建议
虽然暴力编程在某些情况下可以快速解决问题，但它通常不是最佳实践。暴力编程会导致代码难以理解和维护，且性能较差。在实际开发中，应尽量寻找更高效、更优雅的解决方案。例如，使用动态规划、分治法、贪心算法等高级算法来优化问题。