给你一个下标从 0 开始、大小为 n x n 的二维矩阵 grid 其中 r c 表示：如果 gridrc = 1 则表示一个存在小偷的单元格如果 gridrc = 0 则表示一个空单元格你最开始位于单元格 0 0 。在一步移动中你可以移动到矩阵中的任一相邻单元格包括存在小偷的单元格。矩阵中路径的 安全系数 定义为：从路径中任一单元格到矩阵中任一小偷所在单元格的 最小 曼哈顿距离。返回所有通向单元

可以使用BFS算法来解决这个问题。首先，我们需要创建一个队列，将起始单元格 (0, 0) 加入队列中。同时，我们需要创建一个二维数组dist，用来记录每个单元格到小偷所在单元格的最小曼哈顿距离。

然后，我们开始进行BFS遍历。在每一轮遍历中，我们从队列中取出一个单元格 (r, c)，并检查它的相邻单元格。如果相邻单元格的坐标合法且未被访问过，我们将其加入队列，并更新它到小偷所在单元格的最小曼哈顿距离。

最后，当队列为空时，我们可以得到每个单元格到小偷所在单元格的最小曼哈顿距离。我们可以遍历整个矩阵，计算每个单元格的安全系数。安全系数等于矩阵中的最小曼哈顿距离。最后，我们返回所有通向单元格 (n - 1, n - 1) 的路径中的最大安全系数。

以下是具体的实现代码：

from collections import deque

def maximumSecurity(grid):
    n = len(grid)
    queue = deque([(0, 0)])
    dist = [[float('inf')] * n for _ in range(n)]
    dist[0][0] = 0

    while queue:
        r, c = queue.popleft()
        for dr, dc in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]:
            nr, nc = r + dr, c + dc
            if 0 <= nr < n and 0 <= nc < n and dist[nr][nc] == float('inf'):
                dist[nr][nc] = dist[r][c] + 1
                queue.append((nr, nc))

    max_security = 0
    for r in range(n):
        for c in range(n):
            if grid[r][c] == 1:
                max_security = max(max_security, dist[r][c])

    return max_security

时间复杂度分析： BFS算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是矩阵的大小。因此，整体算法的时间复杂度为O(n^2)