论文选题编程部分可以按照以下步骤进行：
选择论文主题
编程语言的比较：例如，Python和Java的性能对比。
算法优化：研究某种算法在不同数据规模下的时间复杂度与空间复杂度。
编程技术的应用案例：比如机器学习在大数据处理中的应用。
编程与软件开发流程：探讨敏捷开发与传统开发方法的优劣。
数据与案例分析
性能测试数据：例如，比较不同编程语言在同一算法上的执行时间。
案例研究：通过真实项目案例，分析某种编程技术的实际应用效果。
实验结果：设计实验来验证某种编程技术或算法的有效性。
方法与理论分析
算法分析方法：通过理论推导，分析算法的时间复杂度和空间复杂度。
实验设计方法：通过设置实验验证假设，进行数据分析。
比较研究法：通过比较不同编程语言或工具的特点，得出优劣结论。
编程部分的结构
引言：介绍编程的背景和意义，阐述编程课程的目标和重要性。
主体部分：
课程目标和内容：详细介绍编程课程的目标和针对学生的学习内容。
教学方法和资源：探讨编程课程的教学方法和使用的教学资源。
课程评估与反馈：探讨编程课程的评估方法和学生反馈的意义。
成果展示与案例分析：展示编程课程中学生的学习成果和案例分析。
编程部分的具体内容
研究方法的实现：详细介绍新方法或算法的具体实现过程，包括代码设计、数据结构和算法，以及程序的运行效果和结果。
数据处理和分析：使用编程语言如Python、R或MATLAB等来处理和分析数据，包括数据清洗、计算统计指标、绘制图表等。
代码结构和注释：编写清晰、模块化的代码，添加详细的注释来解释代码的逻辑和功能。
算法实现：如果研究涉及特定算法，详细描述算法的实现过程和应用场景。
格式调整和排版
使用编程技术进行格式调整和排版，例如使用文本处理工具如Pandoc将论文转换为不同的格式，如Word、PDF或HTML等。
审稿和修改
利用编程技术进行审稿和修改，例如编写程序来检查拼写错误、语法错误和逻辑错误，并进行相应的修正和修改。
通过以上步骤，可以系统地完成编程论文的选题和编写工作，确保论文内容的质量和深度。