如何用单调队列的思想实现小明有一个大小为 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。

在此题中, 我们可以使用单调队列来维护每一行的最大值和最小值, 这样我们就可以使用单调队列来维护每一列的最大值和最小值.

具体来说, 我们可以使用双端队列来维护每一行的最大值和最小值, 当遍历到一个新的元素时, 我们将小于这个元素的元素从队列的头部弹出, 同时将大于这个元素的元素从队列的尾部弹出, 这样我们就可以保证队列的头部和尾部分别是这一行的最大值和最小值.

然后我们再使用单调队列来维护每一列的最大值和最小值, 在遍历每一列时, 我们将队列中对应的行的最大值和最小值更新为当前遍历的行的最大值和最小值.

这样, 我们就可以使用单调队列来求出每一列的最大值和最小值, 并用这些最大值和最小值来计算稳定度. 对于每一个子矩阵, 我们都可以在 $O(1)$ 的时间内计算出它的稳定度, 并更新答案.

这样, 我们就可以在 $O(NM)$ 的时间复杂度内解决这道题目.

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如何用单调队列的思想Java实现小明有一个大小为 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。f

为了用单调队列解决这个问题，我们可以进行如下步骤：

1. 先将每一行的数据存储到一个数组中。

2. 对于每一列，我们都计算出它的最小值和最大值。

3. 我们使用单调队列来维护这些最小值和最大值，并使用它们来计算稳定度。

4. 我们枚举矩阵的每一行，然后在单调队列中找到所有满足条件的子矩阵。

5. 对于每个子矩阵，我们都计算出它的面积，并与目前为止找到的最大子矩阵的面积进行比较。

6. 我们记录下找到的最大子矩阵的面积，并在枚举完所有的行之后返回答案。

这是一个基本的框架，具体的代码实现应该是这样的：

int findMaxSubMatrix(int[][] matrix, int limit) {
    // 数组rows[]用来存储每一行的数据
    int[] rows = new int[matrix[0].length];
    // 变量maxArea用来记录最大的子矩阵的面积
    int maxArea = 0;
    for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
        // 处理第i行数据
        for (int j = 0; j < matrix[i].length; j++) {
            rows[j] = rows[j] + matrix[i][j];
        }
        // 使用单调队列来求出这一行中所有满足条件的子矩阵
        Deque<Integer> deque = new

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()