要解决一道编程题，可以遵循以下步骤：
理解题意
仔细阅读题目，确保完全理解题目的要求和限制条件。
确定题目的输入和输出格式，以及可能存在的特殊情况或边界条件。
分析问题
将问题分解成更小的子问题，理清问题的逻辑关系。
确定问题的输入和输出，并考虑可能需要使用的数据结构和算法。
设计算法
根据问题的特点，选择合适的算法和数据结构。
可以使用流程图、伪代码或者文字描述来设计算法的实现思路。
编写代码
根据算法设计的思路，使用合适的编程语言编写代码。
代码要尽量简洁、清晰，并考虑到可能出现的边界情况和异常处理。
调试测试
对编写的代码进行测试，确保程序能够正确运行。
可以通过输入样例、边界测试和随机测试等方式来验证程序的正确性。
优化改进
根据测试结果和代码的效率，进行优化和改进。
可以考虑使用更高效的算法或者数据结构来提升程序的性能。
提交结果
在完成调试和优化后，将代码提交给评测系统或者面试官进行评估。
同时，可以对代码进行整理和注释，方便他人阅读和理解。
示例
假设题目是“实现一个 Python 函数，用于对给定的整数数组进行快速排序”，可以按照以下步骤进行：
理解题意
题目要求实现一个快速排序函数，输入是一个整数数组，输出是一个排序后的数组。
分析问题
快速排序是一种高效的排序算法，采用分治法的思想。
需要选择合适的基准元素，并将数组分为两部分，一部分小于基准，一部分大于基准，然后递归地对这两部分进行排序。
设计算法
选择数组的第一个元素作为基准。
使用两个指针，一个从左边开始，一个从右边开始，分别找到小于和大于基准的元素。
递归地对左右两部分进行排序。
编写代码
```python
def quick_sort（arr）:
if len（arr） <= 1:
return arr
pivot = arr[len（arr） // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort（left） + middle + quick_sort（right）
arr = [12, 11, 13, 5, 6]
sorted_arr = quick_sort（arr）
print（"排序后的数组：", sorted_arr）
```
调试测试
运行代码，检查输出是否正确。
可以使用不同的输入数组进行测试，确保代码的正确性和鲁棒性。
优化改进
代码已经比较简洁，时间复杂度为 O（n log n），空间复杂度为 O（n）。
可以考虑使用原地排序的版本，减少空间复杂度。
提交结果
将代码提交给评测系统或者面试官进行评估。
根据反馈进行必要的修改和改进。
通过以上步骤，可以系统地解决编程题，并确保代码的质量和效率。