要用编程给电脑加速，可以采取以下几种方法：
使用Numba库
Numba是一个即时编译器，可以将Python代码直接翻译成机器码，从而显著提高代码运行速度。只需在函数定义前加上`@jit`装饰器，即可实现加速。例如：
```python
from numba import jit
import numpy as np
@jit（nopython=True）
def calculate_sum（arr）:
total = 0
for i in range（len（arr））:
total += arr[i]
return total
```
如果需要并行计算，可以使用`@jit（parallel=True）`参数：
```python
from numba import jit, prange
@jit（nopython=True, parallel=True）
def parallel_sum（arr）:
total = 0
for i in prange（len（arr））:
total += arr[i]
return total
```
优化代码结构
将代码中的热点部分（如大量计算）放入函数中，并尽量减少全局变量的使用，可以提高程序运行速度。例如：
```python
def main（filename）:
with open（filename） as f:
for row in csv.reader（f）:
Some kind of processing pass
```
清理系统缓存和临时文件
通过命令行界面清理不必要的系统缓存和临时文件，可以释放磁盘空间，提升电脑反应速度。具体操作步骤如下：
按下WIN+R键，输入`cmd`并回车。
输入以下命令并回车：
```
cleanmgr /sagerun:1
del /q/f/s %TEMP%*
```
使用更高效的数据结构
根据具体应用场景选择合适的数据结构，例如在插入和删除操作频繁的场景下，使用链表会比数组更高效。
编译C语言程序
对于C语言程序，可以通过包含特定的扩展指令头文件和使用编译器优化选项来提高程序运行速度。例如：
```c
include "fir8.h"
define ST_DECR 1
define ST_INCR 0
define FIR（h1, h2, h3, h4, h5, h6, h7, h8, x1, x2, y1, X） { \
WRGET0I（&（h1）, 8 * sizeof（short））； \
WRGET1I（&（x1）, 16）； \
X++； \
}
```
通过以上方法，可以有效地提高电脑的运行速度和程序的执行效率。建议根据具体需求和场景选择合适的优化手段。