如何用单调队列的思想实现（不需要给解释直接给java代码）小明有一个大小为 N \times MN×M 的矩阵, 可以理解为一个 NN 行 MM 列的二维数组。 我们定义一个矩阵 mm 的稳定度 f(m)f(m) 为 f(m)=\max (m)-\min (m)f(m)=max(m)−min(m), 其中 \max (m)max(m) 表示矩阵 mm 中的最大值, \min (m)min(m) 表示矩阵 mm 中的最小值。现在小明想要从这 个矩阵中找到一个稳定度不大于 limit 的子矩阵, 同时他还希望这个子矩阵的面积越大越好 (面积可以理解为矩阵中元素个数)。 子矩阵定义如下: 从原矩阵中选择一组连续的行和一组连续的列, 这些行列交点上的元素组成的矩阵即为一个子矩阵。 输入格式 第一行输入两个整数 N, MN,M, 表示矩阵的大小。 接下来 NN 行, 侮行输入 MM 个整数，表示这个矩阵。 最后一行输入一个整数 limit, 表示限制。 辎出格式 输出一个整数. 分别表示小明选择的子矩阵的最大面积。(不需要给解释，直接给java代码就可以了）

用单调队列实现的时间复杂度是 O(n^2) 的。

具体的，我们可以使用两个单调队列，分别维护每行的最大值和最小值。在单调队列中维护的时候，只保留比当前元素小的，并且按照从大到小的顺序排列。

这样，对于每一个子矩阵，我们都可以在 O(1) 的时间内计算它的稳定度，并且在 O(n) 的时间内找到一个最大的子矩阵。

这里是 Java 代码的实现：

import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        int n = sc.nextInt();
        int m = sc.nextInt();
        int[][] a = new int[n][m];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                a[i][j] = sc.nextInt();
            }
        }
        int limit = sc.nextInt();

        int maxArea = 0;
        // minQueue[i] 表示第 i 行的最小值所在的列
        Deque<Integer> minQueue = new LinkedList<>();
        // maxQueue[i] 表示第 i 行的最大值所在的列
        Deque<Integer> maxQueue = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            // 将 minQueue 中比当前元素小的全部弹出
            while (!minQueue.isEmpty() && a[i][minQueue.peekLast()] >= a[i][j]) {
                minQueue.pollLast();
            }
            // 将 maxQueue 中比当前元素大的全部弹出
            while (!maxQueue.isEmpty() && a[i][maxQueue.peekLast()] <= a[i][j]) {
                maxQueue.pollLast();
            }
            min