如何用单调队列的思想实现（不需要给解释直接给代码）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，直接给代码就可以了）

在此给出单调队列的思路实现：

我们可以枚举矩阵中每一列，将每一列作为一个右端点，然后从左往右枚举每一个左端点，计算在当前左右端点下的最大面积。

对于当前的左右端点，我们需要维护当前的子矩阵中最大值和最小值。我们可以使用单调队列来维护这个最大值和最小值。我们使用两个单调队列分别维护当前子矩阵中的最大值和最小值。

对于每个右端点，我们需要将第二维的值压入单调队列中。然后我们每次将左端点右移一位时，需要将最左端的值从单调队列中弹出。

最后，我们可以通过判断当前的最大值和最小值的差值是否小于等于 limit，来决定是否更新最大面积。

下面是代码实现：

from collections import deque

def max_area(matrix, limit):
    n, m = len(matrix), len(matrix[0])
    max_area = 0
    for right in range(m):
        # 初始化两个单调队列
        qmax = deque()
        qmin = deque()
        for left in range(right, m):
            # 将当前右端点的第二维值压入单调队列
            for i in range(n):
                while qmax and matrix[i][right] >= matrix[qmax[-1]][right]:
                    qmax.pop()