当面临编程中数据计算过大的问题时，有几种策略可以采用：
使用高精度库
对于任意精度的算术运算，可以使用如GMP（GNU多精度算术库）这样的库。GMP支持任意精度的整数、有理数和浮点数运算，能够处理非常大的数字而不会溢出。
使用字符串模拟竖式计算
将大数作为字符串处理，模拟手工竖式计算的过程。这种方法虽然效率较低，但算法符合人们的日常习惯，易于理解。需要为这种计算方式专门编写加减乘除函数，并且需要处理进位和退位。
使用生成器
当处理大量数据且内存不足时，可以使用生成器。生成器不会一次性将所有数据加载到内存中，而是逐个产生数据项，从而节省内存空间。例如，在Python中，可以使用生成器表达式来替代列表推导式。
使用更大的整数类型
在C语言等编程语言中，可以使用更大的整数类型，如`long long`，来扩大数的表示范围，从而避免溢出。还可以使用无符号整数类型，如`unsigned long long`，来表示更大范围的无符号整数。
手动检测溢出
在进行算术运算时，可以手动检测是否会发生溢出。例如，在C语言中，可以使用内建函数如`__builtin_add_overflow（）`和`__builtin_sub_overflow（）`来检测加法和减法运算的溢出情况。
优化算法和数据结构
通过优化算法和数据结构来减少内存使用和计算时间。例如，在查找操作中，使用集合（set）而不是列表（list），因为集合的查找时间复杂度为O（1），而列表为O（n）。
分布式计算
对于极大规模的计算任务，可以考虑使用分布式计算框架，如Hadoop或Spark，将计算任务分散到多个计算节点上，从而提高计算能力和可扩展性。
根据具体的应用场景和需求，可以选择合适的策略来处理大数计算问题。在实际应用中，可能需要结合多种策略来达到最佳效果。