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。 数据范围 对于所有评测用例，0≤矩阵元素值,limit≤105。

要求在限制内找到最大子矩阵，可以考虑用二维前缀和来优化，具体实现方法如下：

1. 先预处理出二维前缀和数组 preSum，其中 preSum[i][j] 表示从矩阵的第 (1,1) 个元素开始，到第 (i,j) 个元素的子矩阵的和。

2. 对于每一对 (i,j)，枚举 k，从 i 到 k 行所组成的子矩阵的和就是 preSum[k][j] - preSum[i-1][j]。

3. 对于每一对 (i,j)，枚举 l，从 j 到 l 列所组成的子矩阵的和就是 preSum[k][l] - preSum[i-1][l]。

4. 计算出每一对 (i,j) 所对应的最大子矩阵面积，取其中最大值即为答案。

以上是大致的思路，具体实现过程可以参考如下代码示例：

public static int maxSubMatrix(int[][] matrix, int limit) {
    int n = matrix.length;
    int m = matrix[0].length;
    int[][] preSum = new int[n+1][m+1];
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= m; j++) {
            preSum[i][j] = preSum[i-1][j] + preSum[i][j-1] - preSum[i-1][j-1] + matrix[i-1][j-1];
        }
    }
    int max = 0;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= m; j++) {
            for (int k = i; k <= n; k++) {
                for (int l = j; l <= m; l++) {
                    int subMatrixSum = preSum[k][l] - preSum[k][j-1] - preSum[i-1][l] + preSum[i-1][j-1];
                    int max