处理编程时遇到的大量数据问题，可以采取以下几种策略：
使用合适的数据结构
选择合适的数据结构可以显著提高程序的性能。例如，在Java中可以使用HashMap、TreeMap等来提高查找效率；在Python中可以使用字典、集合或数组来代替列表，因为它们在插入、查找和删除操作上更高效。
分批处理
将大量数据分成多个小批次进行处理，避免一次性加载全部数据导致内存溢出。可以使用迭代器或者分页查询来实现。
流式处理
使用流式处理可以有效地处理大量数据。Java 8引入的Stream API可以进行流式处理，将大量数据分成多个流，并进行并行处理，提高程序的处理效率。
多线程处理
通过使用多线程来并行处理大量数据，可以有效地提高程序的处理速度。但需要注意线程安全性和资源竞争问题。
优化算法和查询
通过优化程序的算法和查询语句，减少不必要的计算和查询次数，提高程序的效率。对于经常被查询的数据，可以使用索引来加速查询操作。对于计算量较大的结果，可以使用缓存来存储已经计算过的结果，避免重复计算。
内存管理
合理管理内存使用，及时释放不再使用的对象，避免内存泄漏和过多的垃圾回收操作。
数据库优化
如果数据存储在数据库中，可以通过优化数据库的表结构、索引和查询语句等方式来提高查询效率。
使用生成器
生成器可以按需生成数据，减少内存的使用。例如，在Python中可以使用生成器来避免一次性加载所有数据到内存中。
内存映射文件
使用内存映射文件可以将大文件映射到虚拟内存中，减少磁盘IO的开销，提高读写速度。
使用更大的整数类型
在C语言中，如果输入的数过大，可以使用更大的整数类型如long long或特殊的整数类型如unsigned long long来避免溢出。
使用浮点数据类型
对于超出整型范围的超大数值，可以考虑使用float或double类型的浮点数来存储和计算。
数据分区
对于非常大的数据集，可以考虑使用数据分区技术，将数据分成多个部分，分别进行处理，然后再合并结果。
使用更高效的数据格式
转换数据格式可以加速数据载入并且降低内存占用。例如，使用二进制格式如GRIB、NetCDF、HDF等。
增加计算资源
如果程序仍然无法处理大量数据，可以考虑增加计算资源，比如使用更高性能的计算设备或租用云服务。
通过综合运用这些策略，可以有效地解决编程时遇到的大量数据问题。