编程画旋转图可以通过以下几种方法来提高效率：
使用专门的图像处理库
C++：可以使用OpenCV库中的`cv::warpAffine（）`函数来实现图像的旋转和裁剪。这个函数支持指定角度、缩放和位移，可以高效地处理图像旋转。
CUDA：对于需要处理大量数据的场景，可以使用CUDA进行GPU加速，通过CUDA遍历所有像素来实现超快速的图像旋转。
利用图形学算法
反向映射：计算旋转后图像中每个整数坐标在原图中的精确坐标，然后使用图形学中的直线绘制算法（如Bresenham直线算法、DDA直线算法）来计算这一行中剩下点的坐标。这种方法可以避免多次乘法运算，只计算每行第一个像素的精确坐标，剩下的像素坐标可以通过浮点加法计算出来。
优化数据结构和算法
预计算：如果旋转角度是固定的或者可以预测，可以预先计算出旋转矩阵，然后在绘制时直接使用这些预计算的矩阵，从而减少实时计算的开销。
分层处理：类似于Photoshop中的操作，可以先将图像分成多个图层，然后分别旋转每个图层，最后再合并图层。这种方法虽然简单，但在处理大量图层时可能会比较慢。
使用硬件加速
GPU：利用GPU进行并行计算，可以显著提高图像处理的速度。许多现代编程语言和库都提供了对GPU的支持，如OpenGL、Vulkan以及CUDA等。
选择合适的编程语言和框架
GoC：使用GoC编程语言可以绘制N边形旋转组成的图形，通过逆时针和顺时针作图来提高效率。
示例代码（GoC）
```go
package main
import （
"fmt"
"math"
）
func dbx（n int） {
for i := 0； i < n； i++ {
// 逆时针作图
fmt.Println（"fd（100）；"）
fmt.Println（"lt（360/n）；"）
fmt.Println（"wait（0.1）；"）
}
// 前进到下一个起点，右下角的顶点处
fmt.Println（"fd（100）；"）
}
func main（） {
var s, n int
fmt.Scan（&s, &n）
// 计算围成的大多边形的外接圆的半径
r := 100 / （2 * math.Sin（math.Pi / float64（s）））
fmt.Println（"up（）；"）
if r > 0 {
fmt.Println（"fd（", r, "）；"）
} else {
fmt.Println（"bk（", -r, "）；"）
}
fmt.Println（"down（）；"）
fmt.Println（"rt（180-（s-2）*90/s）；"） // 笔的方向向右
for i := 0； i < n； i++ {
dbx（n）
fmt.Println（"c（", i%14, "）；"） // 下一个多边形的第一条边即是大多边形的边，旋转一个外角的度数
fmt.Println（"rt（360/s）；"）
}
}
```
通过以上方法，可以根据具体需求和场景选择合适的技术来提高编程画旋转图的效率。