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。

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。

下面是一个示例代码，它实现了一个类 `Matrix`，可以构造一个大小为 N×M 的矩阵，并提供了获取矩阵中最大值和最小值的方法：

public class Matrix {
    private int[][] matrix;

    public Matrix(int[][] matrix) {
        this.matrix = matrix;
    }

    public int getMax() {
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        for (int[] row : matrix) {
            for (int value : row) {
                max = Math.max(max, value);
            }
        }
        return max;
    }

    public int getMin() {
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for (int[] row : matrix) {
            for (int value : row) {
                min = Math.min(min, value);
            }
        }
        return min;
    }
}

接下来，我们可以通过调用 `getMax` 和 `getMin` 方法，计算出矩阵的稳定度 f(m)。

Matrix matrix = new Matrix(matrixData);
int f = matrix.getMax() - matrix.getMin();

最后，我们可以实现一个方法，用于在矩阵中查找具有最大面积的子矩阵，稳定度不大于 limit：

public int findLargestSubMatrix(int limit) {
    int maxArea = 0;
    for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
        for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {
            for (int k = i; k < matrix.length; k++) {
                for (int l = j; l < matrix[0].length; l++) {
                    int[][] subMatrix = getSubMatrix(i, j, k, l);
                    Matrix matrix = new Matrix(subMatrix);
                    int f = matrix.getMax() - matrix.getMin();
                    if (f <= limit) {
                        int area = (k - i + 1) * (l - j + 1);
                        maxArea = Math.max(maxArea, area);