考研数学编程需要掌握一系列知识和技能，以下是一些建议：
选择合适的编程语言
C++：适用于科学计算和算法实现，具有高性能和灵活性。
Python：简洁易学，拥有丰富的科学计算库和数据处理工具，适合数学建模和数据分析。
MATLAB：面向科学计算和工程应用，具有强大的数值计算和数据可视化功能。
R：专为统计分析和数据可视化设计，适合统计建模和回归分析。
掌握基本的算法和数据结构
学习常见的排序算法（如快速排序、归并排序）、查找算法（如二分查找）、图算法（如深度优先搜索、广度优先搜索）等。
熟悉基本的数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图）及其应用场景。
学习科学计算和数据分析的相关技术
数值计算：掌握常用的数值计算库，如NumPy、SciPy。
数据分析：学习数据处理库，如Pandas、Matplotlib，进行数据提取、分析和可视化。
了解软件工程的基本知识
学习需求分析、系统设计、编码和测试等软件工程的基本环节，提高编程项目的管理和开发能力。
编程调试与优化
培养良好的调试能力，能够快速定位并解决程序中的错误。
了解程序优化的基本方法和技巧，提高程序的运行效率。
实践与练习
通过编写和解决具体的编程题目来巩固所学知识，如温度转换、求和、奇数和、条件输出、最大公约数、斐波那契数列、π的计算等。
参与在线编程练习和编程竞赛，提升编程实战能力。
参考优秀代码和教程
阅读和分析优秀代码，学习编程思想和技巧。
参考在线教程和课程，系统学习编程知识和技能。
通过以上步骤，你可以系统地提升考研数学编程能力，为考研打下坚实的基础。