程序循环优化方法主要包括以下几种：
循环展开
手动展开：程序员根据具体情况对循环体进行复制和调整。例如，将一个简单的for循环展开为多个独立的打印语句。
自动展开：编译器自动进行循环展开，通过减少循环的迭代次数来提高程序性能。例如，使用`unroll（full）`指令指示编译器完全展开循环。
循环压紧
将复制后的语句执行进行调整，将原来一条语句复制得到的多条语句合并到一起，以减少循环分支指令执行的次数。
循环合并
将具有相同迭代空间的两个循环合成一个循环，从而减少迭代开销和数据重用，提升程序性能。
循环分段
将单层循环变换为两层嵌套循环，内层循环遍历的是迭代次数为strip的连续区域，外层循环的步进单位为strip。这种方法可以将可用的并行性转换成更适合硬件的形式。
避免循环内重复计算
将循环内不变的计算移出循环，避免在每次迭代中重复计算，从而减少不必要的开销。
使用合适的数据结构
选择合适的数据结构可以避免不必要的循环。例如，使用集合（set）来检查成员资格比使用列表（list）更高效。
提前结束循环
在循环过程中，当满足一定条件时，可以提前结束循环，避免不必要的迭代。
利用内置函数和库
使用Python的内置函数和一些标准库通常经过了高度优化，使用它们可以减少循环的使用。
使用生成器
生成器是一种惰性迭代结构，它在需要时才创建结果，适用于处理大型数据集。
其他优化技巧
例如，使用for循环代替foreach循环，使用步长值遍历大型数组，避免在循环内定义局部变量等。
这些方法可以根据具体的编程场景和需求进行选择和组合，以达到最佳的性能优化效果。