一个二维数组以一个类型为父一个内容为子数组组成一个二维数组

假设父数组的类型为`ParentType`，子数组的类型为`ChildType`，那么可以这样定义一个二维数组：

ParentType[][] array = new ParentType[rows][columns];
for (int i = 0; i < rows; i++) {
    for (int j = 0; j < columns; j++) {
        array[i][j] = new ChildType[size];
    }
}

其中`rows`和`columns`分别表示二维数组的行数和列数，`size`表示子数组的长度。这段代码会创建一个`rows`行`columns`列的二维数组，每个元素都是一个`ChildType`类型的子数组，子数组的长度为`size`。你可以根据实际情况修改`ParentType`和`ChildType`的类型，以及`rows`、`columns`和`size`的值。

相关问题

如何用Java实现小明有一个大小为 N×M 的矩阵，可以理解为一个 N 行 M 列的二维数组。 我们定义一个矩阵 m 的稳定度 f(m) 为 f(m)=max(m)−min(m)，其中 max(m) 表示矩阵 m 中的最大值，min(m) 表示矩阵 m 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,M，表示矩阵的大小。 接下来 N 行，每行输入 M 个整数，表示这个矩阵。 最后一行输入一个整数 limit，表示限制。 输出格式 输出一个整数，分别表示小明选择的子矩阵的最大面积。

为了实现寻找最大子矩阵的功能，你需要使用双指针技术。

首先，你需要遍历整个矩阵，对于每一个元素，设它为子矩阵的左上角，向右和向下扩展子矩阵，直到稳定度大于 limit 为止。

你可以使用一个滑动窗口的方式来实现双指针技术。使用两个指针 i 和 j，分别表示子矩阵的右下角的行和列。每次将 i 和 j 同时增加 1，即可得到一个更大的子矩阵。同时你还需要维护一个变量来记录最大子矩阵的面积。

如果你想要求出子矩阵的最大值和最小值，你可以使用Java中的Collections.max()和Collections.min()方法。这些方法能够帮助你在一个集合中快速查找最大值和最小值。

你可以使用以下代码来实现上述功能：

int findMaxSubMatrix(int[][] matrix, int limit) {
    int maxArea = 0;
    for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
        for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {
            int minValue = Integer.MAX_VALUE;
            int maxValue = Integer.MIN_VALUE;
            for (int k = i; k < matrix.length; k++) {
                for (int l = j; l < matrix[0].length; l++) {
                    minValue = Math.min(minValue, matrix[k][l]);
                    maxValue = Math.max(maxValue, matrix[k][l]);
                    if (maxValue - minValue > limit) {
                        break;
                    }
                    maxArea = Math.max(maxArea, (k - i + 1) * (l - j + 1));
                }
            }
        }