参加数学建模大赛编程需要掌握以下关键步骤和技能：
学习编程语言
Python：简洁易学，广泛应用于科学计算和数据分析，适合初学者入门。
MATLAB：专业的数学软件，具有强大的数学计算和绘图功能，语法简洁直观。
R语言：用于统计分析和数据可视化，适合处理大规模数据和统计建模，语法相对复杂。
Julia：高性能科学计算编程语言，简洁的语法和快速的执行速度，适用于大规模数据和复杂模型。
熟悉数学库和工具
NumPy：Python库，提供高效的数组和矩阵运算功能。
Pandas：Python库，用于数据处理和分析。
Scikit-learn：Python库，用于机器学习和数据挖掘。
SciPy：Python库，提供科学计算和优化功能。
确定编程任务
根据数学建模的要求，确定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，选择合适的算法可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，合理的组织代码结构，使用注释和命名规范来增加程序的可读性。
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。
建议
选择合适的编程语言：根据个人经验和题目要求选择最合适的编程语言。
熟练掌握数学库：熟悉常用的数学库可以大大提高编程效率。
注重代码质量：编写简洁、高效、可读性强的代码，方便后续的维护和优化。
多次测试：在提交前进行多次测试，确保程序在各种情况下都能正确运行。
团队合作：如果比赛允许，可以与队友合作，共同解决问题，分享解题思路和方法。
通过以上步骤和技巧，可以有效地提高在数学建模大赛中的编程能力，从而取得更好的成绩。