程序员在调整内存时，可以采取以下几种方法：
系统设置调整
允许更多应用在后台运行：这可以提升整体使用体验，但可能会增加内存消耗。
关闭不必要的后台进程：减少后台运行的应用数量，可以释放更多的内存资源。
调整高耗电模式：关闭或调整高耗电模式，以节省内存资源。
使用智能应用
内存清理工具：这些工具可以帮助用户提前预判哪些应用可能会占用大量资源并及时清理，或者提供多线程的管理方式，帮助用户更好地分配内存资源。
编程优化
使用生成器代替列表：生成器按需生成数据，用多少生成多少，能大大节省内存使用。
及时释放不用的对象：在Python中，可以使用`del`关键字删除对象，并调用`gc.collect（）`来手动触发垃圾回收。
使用`__slots__`：在定义类时，如果知道这个类会有哪些属性，可以用`__slots__`来声明，这样可以节省内存。
避免内存泄漏：确保每次分配的内存都被正确释放，使用`malloc（）`或`calloc（）`分配内存后，一定要记得使用`free（）`释放它。
选择合适的数据结构：选择合适的数据结构可以显著减少内存占用，例如使用数组而不是链表。
避免不必要的内存分配：只在必要时分配内存，并在不再需要时立即释放，避免频繁地分配和释放小块内存，这会导致内存碎片化。
使用缓存：如果有一些经常访问的数据，可以考虑将它们缓存起来，以减少重复计算或查找的时间。
避免全局变量：尽量使用局部变量，因为它们会在函数返回时自动释放。全局变量会一直占用内存，直到程序结束。
使用指针而非对象：指针通常比对象更节省内存，因为它们只存储地址而不是整个对象的副本。
避免重复分配：如果一个函数被多次调用并返回相同的结果，可以考虑缓存这些结果以避免重复分配内存。
使用内存池：对于频繁分配和释放的小对象，可以使用内存池来减少系统调用的次数，提高性能。
避免使用过大的数据结构：确保你的数据结构的大小与实际需求相匹配，避免浪费内存空间。
使用智能指针：在C++中，智能指针可以帮助管理动态分配的内存，自动释放不再使用的内存。
JVM参数调整
设置初始堆大小（-Xms）：比如设置为500M。
设置最大堆大小（-Xmx）：比如设置为1G。
设置年轻代大小（-Xmn）：比如设置为2G。
设置每个线程栈的大小（-Xss）：比如设置为128k。
通过上述方法，程序员可以有效地调整和管理内存，从而提高程序的性能和稳定性。