详细介绍下这段代码 queue = deque([(source_row, source_col)]) # BFS队列 while queue: curr_row, curr_col = queue.popleft() for k in range(4): next_row = curr_row + dx[k] next_col = curr_col + dy[k] if 0 <= next_row < m and 0 <= next_col < n and grid[next_row][next_col] != 1 and water_flow[next_row][next_col] == 0: water_flow[next_row][next_col] = water_flow[curr_row][curr_col] + 1 queue.append((next_row, next_col)) return water_flow[target_row][target_col]

这段代码实现了一个基于 BFS（广度优先搜索）算法的迷宫求解问题。下面对代码进行详细介绍：

1. `queue = deque([(source_row, source_col)])`：创建一个队列 `queue`，并将起始位置 `(source_row, source_col)` 加入队列。这里使用了 `collections` 模块中的 `deque`，它是一种双端队列，可以在队列的两端进行插入和删除操作。

2. `while queue:`：当队列不为空时，执行循环。

3. `curr_row, curr_col = queue.popleft()`：从队列左侧弹出一个位置 `(curr_row, curr_col)`，表示当前位置。

4. `for k in range(4):`：对于每个方向（上、下、左、右），执行循环。

5. `next_row = curr_row + dx[k]` 和 `next_col = curr_col + dy[k]`：计算下一个位置 `(next_row, next_col)`，即当前位置的上、下、左、右四个邻居位置。

6. `if 0 <= next_row < m and 0 <= next_col < n and grid[next_row][next_col] != 1 and water_flow[next_row][next_col] == 0:`：检查下一个位置是否满足以下条件：
- `0 <= next_row < m` 和 `0 <= next_col < n`：下一个位置在迷宫范围内。
- `grid[next_row][next_col] != 1`：下一个位置不是墙壁，即可以通过。
- `water_flow[next_row][next_col] == 0`：下一个位置还没有被访问过。

7. `water_flow[next_row][next_col] = water_flow[curr_row][curr_col] + 1`：将下一个位置的水流时间设置为当前位置的水流时间加 1。

8. `queue.append((next_row, next_col))`：将下一个位置加入队列，作为下一轮的起始位置。

9. `return water_flow[target_row][target_col]`：返回目标位置 `(target_row, target_col)` 的水流时间。

这段代码通过 BFS 算法遍历迷宫中的可达路径，并计算水流从起始位置到目标位置的最短时间。其中，`grid` 是表示迷宫的二维列表，`water_flow` 是记录水流时间的二维列表，`dx` 和 `dy` 是上、下、左、右四个方向的偏移量。