要提高编程运行速度，可以采取以下几种方法：
选择合适的编程语言
编译语言：如C和C++，它们在运行前需要将代码编译成机器语言，减少了运行时的解释和转换过程，执行效率非常高。
系统级语言：如Rust，设计目标之一就是提供高性能的代码。
其他高性能语言：例如Go、Fortran等，这些语言在执行效率方面也有很好的表现。
优化算法和数据结构
选择合适的算法：例如，在查找操作中使用二分查找算法比线性查找算法更快。
优化数据结构：使用合适的数据结构可以大幅度提高程序的运行速度，例如使用哈希表来提高查找效率。
并行计算
多线程：利用多核处理器进行并行计算，将任务分解成多个子任务并同时处理。
多进程：对于计算密集型任务，可以使用多进程来进一步提高性能。
GPU编程：利用GPU的并行计算能力，通过CUDA或OpenCL等框架进行编程。
编译器优化
选择优化级别：在编译时选择合适的优化级别，例如使用GCC的`-O3`选项。
开启优化选项：了解并启用编译器的优化选项，例如使用`-march=native`来针对特定硬件进行优化。
缓存优化
数据缓存：将频繁访问的数据存放在缓存中，减少对内存的访问时间。
避免缓存失效：合理安排数据结构和访问模式，避免缓存失效和缓存冲突。
避免不必要的计算
减少重复计算：通过缓存或记忆化技术避免重复计算相同的结果。
算法优化：优化算法以减少计算量和内存消耗。
使用高效的库和工具
Numba：使用Numba库的`@jit`装饰器可以显著加速Python代码的执行。
其他优化工具：例如，使用`profile`模块进行性能分析，找出瓶颈并进行针对性优化。
编写高效的代码
避免频繁的内存分配和释放：合理管理内存，减少内存碎片。
减少循环嵌套：多层嵌套循环会显著降低性能，尽量简化循环结构。
使用合适的数据结构：选择合适的数据结构可以大幅度提高代码的执行效率。
通过综合运用以上方法，可以显著提高程序的运行速度。在实际开发中，需要根据具体需求和场景选择合适的优化策略。