数学建模编程主要涉及使用编程语言来实现数学模型的建立、求解和分析。以下是一些关键步骤和常用工具：
选择编程语言
Python：因其强大的科学计算库（如NumPy、SciPy、SymPy）和简洁的语法，成为数学建模的首选语言。
MATLAB：专为数值计算和科学工程计算设计，拥有丰富的数学函数和工具箱，适合快速原型开发和可视化分析。
R：主要用于统计分析和图形表示，适合处理大量数据和进行统计建模。
C/C++：在需要高性能计算时，这些语言是很好的选择。
学习数学库和工具
Python：NumPy、SciPy、SymPy等库提供了丰富的数学函数和算法。
MATLAB：优化工具箱、符号计算工具箱等。
R：对于统计分析和图形表示，有许多专门的包可供使用。
确定编程任务
根据数学建模的要求，明确需要实现的具体编程任务，如数据读取和处理、数学模型的编写、模型的求解和优化等。
设计算法和数据结构
根据数学模型的特点和需求，设计相应的算法和数据结构，以提高程序的运行效率和准确性。
编写代码
根据算法和数据结构设计，开始编写代码，注意代码的结构、注释和命名规范，以提高程序的可读性。
测试和调试
编写完成后，进行测试和调试，确保程序的正确性，通过输入不同的数据和情况，检验程序的输出是否符合预期。
优化和改进
对于效率低下或存在问题的代码，进行优化和改进，可以使用一些技巧和方法，如向量化计算、并行计算等，提高程序的性能。
提交和演示
准备好最终的程序版本，并按照比赛要求进行提交。在演示环节，注意向评委展示你的代码和算法的有效性和可行性。
示例代码（Python）
```python
import numpy as np
创建一个向量
math = np.array（[88, 90, 77, 69, 92, 80, 74, 66, 95, 85]）
计算平均成绩
math_aver = np.sum（math） / len（math）
求出最高分和最低分
math_h = np.max（math）
math_l = np.min（math）
print（f"平均成绩： {math_aver}"）
print（f"最高分： {math_h}"）
print（f"最低分： {math_l}"）
```
示例代码（MATLAB）
```matlab
% 创建系数矩阵A和常数向量b
A = [1 2 3； 4 5 6； 7 8 9]；
b = [10； 20； 30]；
% 求解线性方程组
x = A \ b
% 输出结果
disp（x）；
```
通过以上步骤和示例代码，你可以开始学习并掌握数学建模编程的基本技能。建议从Python开始，逐步熟悉常用的数学库和工具，并通过实际项目来巩固和应用所学知识。