数学建模编程是一个涉及多个步骤的过程，以下是一些关键的建议：
建立坚实的数学基础
学习数学的各个分支，如代数、几何、概率论等，理解数学概念和原理，掌握常用的数学方法和技巧。
学习编程语言
选择一门适合数学建模的编程语言，如Python、MATLAB等，并学习其基本语法和常用函数。
熟悉数学库和工具
掌握数学建模中常用的数学库和工具，如NumPy、SciPy等，这些库提供了许多数学函数和操作，能方便你进行数学计算和分析。
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，这可能包括数据的读取和处理、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。
多交流和合作
参加数学建模的相关讨论和交流活动，与其他人分享经验和学习心得。与他人合作解决数学建模问题，共同探讨和优化模型和算法。
通过以上步骤，你可以系统地提高数学建模编程的能力。记住，理论与实践相结合是快速学习数学建模编程的关键。不断实践和学习，逐步提高自己的能力。