在单片机编程等场景中，以下是一些有效减小运算强度的方法：

优化算法和数据结构

选择合适算法：不同算法的时间复杂度和空间复杂度不同。例如，在排序算法中，选择时间复杂度为$O(nlogn)$的快速排序、归并排序等，通常比时间复杂度为$O(n^2)$的冒泡排序、选择排序效率更高，能有效减少运算量。

优化数据结构：合理的数据结构可以降低运算强度。如使用哈希表进行数据查找，其平均查找时间复杂度为$O(1)$，比线性表的顺序查找（时间复杂度为$O(n)$）要快很多，能大大减少查找运算的强度。

利用数学特性和规律

数学公式化简：对运算中涉及的数学公式进行化简。例如，在计算多项式时，利用多项式的乘法公式、因式分解等方法，将复杂的表达式简化，减少乘法和加法的运算次数。

位运算替代算术运算：在一些情况下，位运算比算术运算效率更高。如乘以或除以2的幂次方可以用左移或右移操作来替代乘法和除法运算。例如，`a * 8`可以写成`a << 3`，`a / 8`可以写成`a >> 3`，这样可以显著提高运算速度，减小运算强度。

缓存和预计算

结果缓存：对于重复使用的计算结果，可以将其缓存起来。例如在计算斐波那契数列时，使用数组或哈希表存储已经计算出的斐波那契数，避免重复计算，从而减小运算强度。

预计算：对于一些固定数据的运算，可以提前进行计算并存储结果。如在三角函数计算中，预先计算好一定范围内的三角函数值，存储在查找表中，在实际使用时直接查表获取，而不需要实时计算，能有效减少运算量。

硬件资源利用和并行计算

使用专用硬件：利用单片机中的专用硬件模块来分担运算任务，如使用硬件乘法器进行乘法运算，比用软件实现乘法运算要快得多，能有效减小CPU的运算强度。

并行计算：如果单片机支持多核心或多线程，可将任务分解为多个子任务，利用多个核心或线程并行执行运算，提高整体运算效率，减少每个核心或线程的运算强度。

数据类型和精度选择

合适数据类型：根据数据的范围和精度要求，选择合适的数据类型。例如，对于只需要表示0到255之间的整数，使用`unsigned char`类型比使用`int`类型占用更少的存储空间和运算资源，能提高运算效率，减小运算强度。

降低精度：在满足精度要求的前提下，适当降低数据精度。如将浮点数运算转换为定点数运算，或者使用单精度浮点数代替双精度浮点数，可减少运算量，但要注意可能会带来一定的精度损失。