加大难度的编程通常涉及以下几个方面：
分而治之 （Divide and Conquer）:
将复杂问题分解为更小、更容易解决的子问题。
逐个解决子问题，最后合并结果以解决整个问题。
适用于递归问题、排序算法等。
动态规划 （Dynamic Programming）:
将问题划分为多个阶段，并记住每个阶段的最优解。
通过寻找最优子结构和重叠子问题来提高求解效率。
通过不断尝试不同的选择，并根据问题的约束条件进行剪枝，最终找到满足条件的解。
分支限界法 （Branch and Bound）:
搜索问题的解空间，并根据上下界限定，剪去不可能成为最优解的分支。
从而找到最优解。
穷举法:
对所有可能的解进行遍历，适用于问题规模较小的情况。
例如，求一个数组的所有全排列。
多线程编程:
利用多线程提高程序的运行效率。
需要各种同步机制来确保线程安全。
代码优化:
重载运算符，使用宏来改变运算符的行为。
尽量不使用成熟的开源库，而是自己编写代码以获得更高的成就感。
不规范编码:
缺乏统一的代码规范，代码风格不一致。
缺乏系统化的架构设计，喜欢随意的编程方式。
使用高级编程思想和工具:
例如，使用Scratch进行编程，结合卡通、动画、音效等多媒体元素，提供直观拖拽式的编程体验。
建议
学习并掌握分而治之、动态规划和分支限界法等高级编程技巧，这些方法可以帮助你解决更复杂的问题。
多实践，通过实际项目来应用这些技巧，提高自己的编程能力。
注重代码规范和架构设计，虽然初期可能觉得束缚，但长远来看，这有助于提高代码的可维护性和可扩展性。
学会使用多线程和同步机制，以提高程序的性能和稳定性。
不断学习和探索新的编程技术和工具，保持编程技能的更新和提升。