解决数学编程思维题的方法可以总结为以下几个步骤：
理解问题
仔细阅读题目，确保对题目要求和约束条件有清晰的理解。
分析问题的本质，明确问题的输入、输出和处理过程。
建立数学模型
将问题转化为数学语言，并建立相应的数学模型。
数学模型是对问题的抽象表示，可以帮助我们更好地理解问题的结构和特点。
设计算法
根据建立的数学模型，设计合适的算法来解决问题。
算法是解决问题的具体步骤和方法，可以是数学公式、逻辑推理、图论算法等。
设计算法时要考虑问题的规模、复杂度和可行性。
编程实现
将设计好的算法转化为计算机程序，并进行编程实现。
选择合适的编程语言和工具，编写代码并进行调试和测试，确保程序的正确性和效率。
分析和优化
对程序的运行结果进行分析和评估，根据需要对算法和程序进行优化。
分析和优化是一个迭代的过程，通过不断地改进算法和程序，提高解题效率和精确度。
验证和验证
验证算法和程序的正确性和可靠性。
通过对一些特殊情况和边界条件的测试，确保算法和程序在各种情况下都能得到正确的结果。
总结
数学编程难题解题思路是理解问题、建立数学模型、设计算法、编程实现、分析和优化、验证和验证的过程。
这个过程需要灵活运用数学思维和编程技巧，通过不断的尝试和改进，找到最优的解决方法。
示例
以计算斐波那契数列为例：
理解问题
题目要求编写一个程序，计算斐波那契数列的第n个数。
建立数学模型
斐波那契数列的定义是：第一个数和第二个数为1，从第三个数开始，每个数均为前两个数之和。
数学模型可以表示为：F（n） = F（n-1） + F（n-2），其中F（1） = 1, F（2） = 1。
设计算法
可以使用递归或动态规划的方法来计算斐波那契数列。
递归方法：F（n） = F（n-1） + F（n-2），但效率较低，适合小规模计算。
动态规划方法：F（n） = F（n-1） + F（n-2），通过存储已经计算过的值来避免重复计算，效率较高。
编程实现
使用Python实现动态规划方法：
```python
def fibonacci（n）:
if n <= 1:
return n
fib = * （n + 1）
fib = 1
fib = 1
for i in range（3, n + 1）:
fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2]
return fib[n]
```
分析和优化
动态规划方法已经避免了递归方法中的重复计算，效率较高。
可以进一步优化空间复杂度，只使用两个变量来存储前两个斐波那契数。
验证和验证
对程序进行测试，确保对不同输入值都能得到正确的结果。
通过以上步骤，可以有效地解决数学编程思维题。关键在于理解问题、建立数学模型、设计高效的算法，并进行编程实现和优化。