该算法的目的是计算一个二维矩阵中各点到指定源点的最短距离。在这个问题中，我们可以假设矩阵中的每个元素代表一个位置，某些位置可能是障碍（例如数字0表示无法通过），而其他位置可能是可通行的（例如数字1代表绿洲）。源点和终点的位置在输入时指定，分别用字符2和3表示。
算法的核心是使用广度优先搜索（Breadth First Search，BFS）来遍历这个由绿洲和起点/终点构成的图。在BFS过程中，我们使用一个双端队列（deque）来存储待处理的节点，并维护一个distance矩阵来记录每个节点到源点的最短距离。初始时，源点的距离设置为0，其他所有节点的距离设为-1表示未访问。
以下是算法的详细步骤：
1. 初始化：创建并输入数据，包括矩阵maze、distance矩阵、矩阵大小N、K（用于确定搜索范围）、起点start和终点end。
2. 将源点添加到队列，并将其距离设为0。
3. 进行BFS遍历：
- 在每次循环中，取出队列头部的节点curnode，检查其层数是否与当前层curlayer匹配。
- 如果匹配，从队列中移除该节点，并检查其相邻节点（在搜索范围内，考虑到K的限制）。
- 对于每个相邻节点，如果它还没有被访问过（distance值为-1），则计算其与当前节点的距离（曼哈顿距离，即横纵坐标的绝对值之和），并将新节点加入队列，更新其距离为当前节点距离加上计算出的距离。
- 如果队列为空，表示所有可达节点都已处理完毕，算法结束。
4. 最终，distance矩阵将包含所有节点到源点的最短路径距离。
这个算法巧妙地利用了BFS的特性来逐步扩展源点的影响范围，确保找到的是最短路径。在遍历过程中，动态更新distance矩阵，确保在找到更短路径时能够及时更新。由于BFS的特性，它会优先处理距离源点更近的节点，因此最终得到的结果是最优的。
这个算法是解决图论中的最短路径问题的一种有效方法，尤其适用于有较大搜索范围和固定搜索步长的情况。在实际应用中，可以将此算法应用于如寻路、网络路由优化等场景。
