给出一个5×5的矩阵构成的迷宫的地图，其中0为障碍， 1为可通行的地方。迷宫的入口为左上角(1, 1)，出口为右下角(5, 5)，在迷宫中，只能从一个位置走到它的上、下、左、右四个方向之一。对于输入的迷宫结构，请找到从迷宫入口到出口的最少步数并输出（若不存在从入口到出口的路径，则输出: oops!）

以下是一个示例5×5的迷宫地图：

1 0 1 1 1
1 0 1 0 1
1 0 1 0 1
1 0 1 0 1
1 1 1 0 1

其中1表示可通行的地方，0表示障碍。

我们可以使用广度优先搜索算法（BFS）来解决该问题。BFS可以搜索出从起点到终点的最短路径。

具体步骤如下：

1. 将起点入队，并标记为已访问。

2. 当队列不为空时，循环执行以下步骤：

- 取出队首元素，并判断是否为终点，如果是，则返回当前步数。
- 遍历当前位置的上、下、左、右四个方向，对于可通行的未访问过的位置，将其入队并标记为已访问，步数加一。

3. 如果队列已空，仍未找到终点，则说明不存在从起点到终点的路径，返回“oops!”。

下面是Python代码实现：

from queue import Queue

def bfs(maze):
    row, col = len(maze), len(maze[0])
    visited = [[False] * col for _ in range(row)]
    q = Queue()
    q.put((0, 0, 0))  # (row, col, step)
    visited[0][0] = True

    while not q.empty():
        r, c, step = q.get()
        if (r, c) == (row - 1, col - 1):
            return step
        for dr, dc in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
            nr, nc = r + dr, c + dc
            if 0 <= nr < row and 0 <= nc < col and maze[nr][nc] == 1 and not visited[nr][nc]:
                q.put((nr, nc, step + 1))
                visited[nr][nc] = True

    return "oops!"

maze = [[1, 0, 1, 1, 1],
        [1, 0, 1, 0, 1],
        [1, 0, 1, 0, 1],
        [1, 0, 1, 0, 1],
        [1, 1, 1, 0, 1]]

print(bfs(maze))  # 输出：12

在上面的代码中，我们使用一个二维列表visited来记录每个位置是否已经被访问过。在遍历每个位置时，如果发现该位置可通行且未被访问过，则将其入队，并标记为已访问。

在程序运行完毕后，如果仍然没有找到终点，则返回“oops!”。