连线不交叉编程可以通过以下几种方法实现：
动态规划
使用动态规划的方法来解决最大不交叉连线数问题。定义一个二维数组 `dp[i][j]` 表示 `A` 数组匹配到第 `i` 个元素以及 `B` 数组匹配到第 `j` 个元素的最大匹配数量。通过遍历两个数组并更新 `dp` 数组，最终得到最大不交叉连线数。
图形化方法
通过图形界面实现，例如使用 HTML5 Canvas 或其他图形库。在画布上绘制圆圈和线条，并实现拖动圆圈的功能，使得线条不交叉。这种方法适合用于游戏或交互式应用。
递归回溯
对于一些特定的问题，如连接数字或符号，可以使用递归回溯的方法来尝试所有可能的连接方式，并在过程中检查连线是否交叉。如果交叉则回溯到上一步，继续尝试其他连接方式。
贪心算法
在某些情况下，可以使用贪心算法来简化问题。例如，先连接相同的数字，然后再连接其他数字，确保每次连接的线都不与已连接的线交叉。
几何算法
对于一些几何问题，可以通过几何算法来求解。例如，使用扫描线算法或线段交点算法来检测和处理连线交叉问题。
示例代码（动态规划）
```python
def maxUncrossedLines（A, B）:
m = len（A）
n = len（B）
dp = [ * （n + 1） for _ in range（m + 1）]
for i in range（1, m + 1）:
for j in range（1, n + 1）:
if A[i - 1] == B[j - 1]:
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
else:
dp[i][j] = max（dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]）
return dp[m][n]
示例
A = [1, 4, 2]
B = [1, 2, 4]
print（maxUncrossedLines（A, B）） 输出： 2
```
示例代码（图形化方法）