要求在限制内找到最大子矩阵，可以考虑用二维前缀和来优化，具体实现方法如下： 先预处理出二维前缀和数组 preSum，其中 preSum[i][j] 表示从矩阵的第 (1,1) 个元素开始，到第 (i,j) 个元素的子矩阵的和。 对于每一对 (i,j)，枚举 k，从 i 到 k 行所组成的子矩阵的和就是 preSum[k][j] - preSum[i-1][j]。 对于每一对 (i,j)，枚举 l，从 j 到 l 列所组成的子矩阵的和就是 preSum[k][l] - preSum[i-1][l]。 计算出每一对 (i,j) 所对应的最大子矩阵面积，取其中最大值即为答案。 以上是大致的思路，具体实现过程可以参考如下代码示例：

题目要求找到在限制内的最大子矩阵。一种常用的做法是使用二维前缀和，预先处理出每一个子矩阵的和，然后在枚举每个子矩阵的时候直接使用预处理的信息，从而达到优化的效果。具体实现过程如下：

1. 预处理出二维前缀和数组 preSum，其中 preSum[i][j] 表示从矩阵的第 (1,1) 个元素开始，到第 (i,j) 个元素的子矩阵的和。
2. 对于每一对 (i,j)，枚举 k，从 i 到 k 行所组成的子矩阵的和就是 preSum[k][j] - preSum[i-1][j]。
3. 对于每一对 (i,j)，枚举 l，从 j 到 l 列所组成的子矩阵的和就是 preSum[k][l] - preSum[i-1][l]。
4. 计算出每一对 (i,j) 所对应的最大子矩阵面积，取其中最大值即为答案。

以下是参考代码：

int findMaxSubmatrix(int[][] matrix) {
    int m = matrix.length;
    int n = matrix[0].length;
    int[][] preSum = new int[m+1][n+1];
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            preSum[i][j] = matrix[i-1][j-1] + preSum[i-1][j] + preSum[i][j-1] - preSum[i-1][j-1];
        }
    }
    int maxArea = Integer.MIN_VALUE;
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            for (int k = i; k <= m; k++)