考研数学编程主要涉及以下几个方面：
编程语言
C/C++：由于其在系统级编程和性能方面的优势，C和C++是数学专业考研的必备编程语言。
Python：因其简洁易读的语法和强大的科学计算库（如NumPy、SciPy、Pandas），Python广泛应用于数学建模和数据分析。
MATLAB：虽然MATLAB不是考研的必备编程语言，但它是一种专门用于科学计算和工程应用的高级编程语言，具有强大的数值计算和数据可视化功能，常用于解方程、优化问题、绘制曲线等任务。
算法与数据结构
基本算法：需要熟练掌握常见的排序算法（如快速排序、归并排序）、查找算法（如二分查找）等。
数据结构：了解栈、队列、链表、树等基本数据结构的特点和应用场景，以及算法的时间复杂度和空间复杂度评估。
程序设计与实现
基本设计思想：掌握模块化设计、函数调用、变量的定义和使用等基本程序设计思想和技巧。
编程习惯：养成良好的编程习惯，包括注释规范、代码风格等。
面向对象编程
基本概念和技巧：掌握面向对象编程的基本概念（如类、对象、继承、多态）和技巧，提升编程能力。
编程调试与优化
调试能力：具备良好的调试能力，能够快速定位程序中的错误并解决问题。
优化技巧：了解程序优化的基本方法和技巧，提高程序的运行效率。
数值计算和科学计算
数值计算：掌握矩阵运算、函数拟合、微积分等数值计算方法。
科学计算库：熟练使用相关的数值计算库和科学计算软件，如Matlab、Numpy、SciPy等。
建议
选择编程语言：根据个人兴趣和职业规划选择一种或多种编程语言进行深入学习。C/C++适合需要高性能计算的场景，Python适合快速开发和数据分析，MATLAB适合科学计算和工程应用。
算法与数据结构：通过编程练习和项目实践，不断巩固和提升算法与数据结构的掌握程度。
实践项目：参与数学建模、数据分析等相关项目，将理论知识应用于实际问题中，提升编程能力和解决问题的能力。
持续学习：关注最新的编程语言特性和科学计算库的发展，保持学习的态度，不断提升自己的编程水平。