对于性能问题和内存问题，建议使用以下几种方法：

1. 使用sparse矩阵 实现矩阵运算时，不必把所有的元素都存储起来，而是只存储非零元素。这会显著减少内存的占用量和提高计算效率。

以下是使用Python中的scipy.sparse库创建一个稀疏矩阵的例子:

import scipy.sparse as sp
import numpy as np

# 定义矩阵
row = np.array([0, 3, 1, 0])
col = np.array([0, 3, 1, 2])
data = np.array([4, 5, 7, 9])
matrix = sp.csr_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4))

# 输出矩阵
print(matrix.todense())

2. 使用生成器和迭代器 生成器和迭代器可以避免同时加载所有数据，而是按需分批加载。这样能够降低内存的消耗，提高程序的效率。

以下是将列表转换为生成器和迭代器的例子:

# 列表
num_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 创建生成器
def num_generator(num_list):
    for i in num_list:
        yield i

# 创建迭代器
class NumIterator:
    def __init__(self, num_list):
        self.num_list = num_list
        self.index = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index >= len(self.num_list):
            raise StopIteration
        value = self.num_list[self.index]
        self.index += 1
        return value

3. 使用缓存 当需要频繁读取文件或者计算结果时，可以使用缓存来存储这些结果，避免重复读取或计算。这样能够显著提高程序的效率。

以下是使用Python的lru_cache库来实现缓存的例子:

from functools import lru_cache

# 函数
@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

# 输出结果
print([fib(n) for n in range(16)])

以上是处理性能和内存问题的几种常见方法，可以根据具体情况选择适合自己的方法来解决问题。