编程的难易排序可以根据多个因素进行，以下是一些常见的排序方式和考虑因素：
语法复杂度
简单语言：如Python，语法简洁明了，易于上手。
复杂语言：如C++，语法规则繁多，学习曲线较陡峭。
学习曲线
友好型：如Python和JavaScript，有大量的学习资源和文档，适合初学者。
困难型：如C和C++，需要深入理解底层概念和细节。
抽象层次
高级语言：如Python和Java，提供了较高层次的抽象，易于理解和应用。
低级语言：如汇编语言，需要直接操作硬件，难度较高。
应用领域
入门语言：如HTML、CSS和JavaScript，适合初学者快速入门Web开发。
脚本语言：如Python和JavaScript，用于快速开发和自动化任务。
后端开发：如Java、Python和Ruby，涉及服务器端编程和数据处理。
移动应用开发：如Swift（iOS）和Kotlin（Android），需要特定平台知识和技能。
数据科学和机器学习：如Python、R和MATLAB，需要较强的数学和统计知识。
网络安全：如Python、C和C++，涉及系统安全和网络协议。
游戏开发：如C++、C和Unity脚本，需要游戏设计和技术实现知识。
常用排序算法
冒泡排序：简单但效率低，时间复杂度为O（n^2）。
选择排序：简单但效率低，时间复杂度为O（n^2）。
插入排序：简单但效率低，时间复杂度为O（n^2）。
快速排序：高效，平均时间复杂度为O（nlogn）。
归并排序：高效，时间复杂度为O（nlogn）。
堆排序：高效，时间复杂度为O（nlogn）。
建议
选择编程语言时，应根据个人学习目标、兴趣和应用需求进行综合考虑。对于初学者，建议从语法简单、学习曲线友好的语言开始，如Python或JavaScript。随着技能的提高，可以逐渐接触更复杂的语言和领域，如Java、C++或数据科学相关语言。同时，掌握一些常用的排序算法和数据结构，有助于提高编程能力和解决问题的能力。