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Top-K问题，即在大规模数据流中找出前K个最大的元素，是内存排序算法中的一个常见问题。以下是一些优化性能的方法：

1. 使用堆：对于Top-K问题，最直接的解决方案是使用最小堆。我们只需要维护一个大小为K的最小堆，然后遍历整个数据集。这种方法的时间复杂度为O(NlogK)，其中N是数据集的大小。

2. 优先队列：优先队列可以看作是一个特殊的堆，它可以在插入和删除元素时保持堆的性质。在Java中，我们可以使用PriorityQueue类来实现这个功能。

3. 分布式计算：如果数据量过大，无法一次性加载到内存中，那么我们可以使用分布式计算框架，如Hadoop或Spark，将数据分割成多个部分，分别进行处理，最后再合并结果。

4. 空间填充曲线：这是一种可以将多维数据映射到一维的技术，可以用于改进Top-K问题的性能。

5. 在线算法：如果数据是在线到达的，那么我们可以使用一种称为"Reservoir Sampling"的在线算法，这种算法可以在一次扫描中找到Top-K元素。