要提高编程曲线拟合的效率，可以采取以下几种方法：
选择合适的算法
根据数据的特点选择合适的拟合算法。例如，对于三个样本点的拟合，可以使用抛物线拟合、圆弧拟合等算法。
对于大量数据点，可以考虑使用更高效的算法，如最小二乘法、样条插值等。
使用数学库
利用现有的数学库，如GSL（GNU Scientific Library），可以大大提高计算效率。GSL提供了多种数学函数和优化算法，可以简化曲线拟合的实现。
优化代码实现
确保代码实现高效，避免不必要的计算和内存分配。例如，在C语言中，可以使用指针和动态内存分配来提高性能。
使用编译器优化选项来编译代码，以获得更好的执行速度。
并行计算
如果数据量很大，可以考虑使用并行计算技术，如多线程或GPU加速，来加速曲线拟合过程。
预处理数据
对数据进行预处理，如去除异常值、平滑处理等，可以减少计算量，提高拟合精度。
选择合适的拟合阶数
在进行多项式拟合时，选择合适的拟合阶数很重要。过高的阶数可能导致过拟合，而过低的阶数可能导致欠拟合。可以通过交叉验证等方法来选择最佳阶数。
使用现成的工具
利用现有的数据分析和拟合工具，如Excel、Origin等，可以快速得到拟合结果，虽然这些工具可能不如编程实现灵活，但对于初步分析和快速拟合非常有用。
通过以上方法，可以有效地提高编程曲线拟合的效率。具体选择哪种方法，需要根据实际应用场景和数据特点来决定。