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。

为了实现这个问题，我们需要分别计算矩阵中每一个子矩阵的稳定度，再找到稳定度不大于 limit 的子矩阵中面积最大的那个。

具体的，我们可以枚举矩阵的左上角和右下角的坐标，求出这个子矩阵的最大值和最小值，再用它们计算出稳定度。如果稳定度不大于 limit，就计算出这个子矩阵的面积，并更新最大面积。

下面是一个示例代码：

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[][] matrix = new int[n][m];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                matrix[i][j] = sc.nextInt();
            }
        }
        int limit = sc.nextInt();
        int maxArea = 0;
        for (int left = 0; left < n; left++) {
            for (int right = left; right < n; right++) {
                for (int top = 0; top < m; top++) {
                    for (int bottom = top; bottom < m; bottom++) {
                        int max = Integer.MIN_VALUE;
                        int min = Integer.MAX_VALUE;
                        for (int i = left; i <= right; i++) {
                            for (int j = top; j <= bottom; j++) {
                                max = Math.max(max, matrix[i][j]);
                                min = Math.min(min, matrix[i][j]);
                            }
                        }
                        if (max - min <= limit) {
                            int area = (right - left + 1) * (bottom - top + 1);
                            maxArea = Math.max(maxArea, area);
                        }
                    }
                }
            }
        }
        System.out.println(maxArea);
    }
}

这个算法的时间复杂度是 O(n^4) 的，如果你想优化它的时