在编写代码时，避免发生灾难性回溯的几种解决方法如下所示：

1. 优化算法：通过优化算法和数据结构，降低代码的时间复杂度和空间复杂度，提高代码的执行效率。这样可以减少代码回溯的可能性。例如，使用动态规划或者贪心算法等可以减少回溯的次数。

2. 剪枝技术：在回溯算法中，可以通过一些条件判断来提前终止不符合要求的搜索路径，从而减少回溯的次数。例如，在搜索排列组合问题中，可以通过判断当前路径是否已经包含了所有元素，如果是则提前终止回溯。

3. 缓存中间结果：如果发现在相同的输入下，会有重复的计算过程，可以使用缓存来保存中间结果，避免重复计算。这样可以减少回溯的次数。例如，在递归计算斐波那契数列时，可以使用一个缓存数组来保存已经计算过的结果。

下面是一个使用缓存来避免灾难性回溯的示例代码：

def fib(n, cache={}):
    if n <= 1:
        return n
    if n in cache:
        return cache[n]
    result = fib(n-1) + fib(n-2)
    cache[n] = result
    return result

print(fib(10))  # 输出：55

在上述代码中，定义了一个 cache 字典来保存已经计算过的结果。在每次计算斐波那契数列时，先检查 cache 中是否已经有了结果。如果有，则直接返回结果，避免重复计算。如果没有，则进行计算，并将结果保存到 cache 中。这样可以避免在计算过程中发生灾难性回溯。