Pairs数据类型需要额外导入jar包才可使用，本题自己创建

/*
1.宽度(广度)优先搜索：BFS（Breadth宽度——First——Search)
    不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，即先找所有距离为1，再找所有距离为2，需额外的距离数组判断是否遍历过和记录距离、即宽度;
    展开节点而得到的子节点都会被加进一个先进先出的队列，直到找到结果为止
2.最短路是包含dp问题的。最短路问题的时间复杂度高，而dp的低，所以dp问题一般不用最短路来求。
3.深搜一般没有框架，宽搜有。深度搜索可以保证搜到，但不能保证最短。

4.宽搜伪代码：  初始状态放入queue，
                while queue不空
                    拿出队头
                    扩展队头
                从距离数组直接拿到数据

5.（好像不太行）dp思路：f[i][j]表示 走到i，j的路径集合
    集合划分：表示从上下左右四个方向而来的路径f[i-1][j],f[i][j-1],f[i+1][j],f[i][j+1]
*/
import java.util.*;
class Main{
    private static int n,m;
    private static int[][] p,d;
    public static void main(String[] args){
        Scanner sc=new Scanner(System.in);
        n=sc.nextInt();m=sc.nextInt();
        p=new int[n][m];
        d=new int[n][m];
        for(int i=0;i<n;i++){
            for(int j=0;j<m;j++){
                p[i][j]=sc.nextInt();
                //距离值的初始值设为-1用于判断是否遍历过
                d[i][j]=-1;
            }
        }
        System.out.println(bfs());
    }
    //
    public static int bfs(){
        //队列初始化
        Queue<Pair> q=new LinkedList<>();
        //把（0，0）插入队头
        q.add(new Pair(0,0));
        int[] dx={-1,0,1,0},dy={0,1,0,-1};
        while(!q.isEmpty()){
            //取并弹出队头元素
            Pair t=q.poll();
            for(int i=0;i<4;i++){
                int x=t.getKey()+dx[i],y=t.getValue()+dy[i];
                //坐标不越界 && 没被遍历过 && 值为0
                if(x>=0 && x<n && y>=0 && y<m && p[x][y]==0 && d[x][y]==-1){
                    //赋为前一个点的值+1
                    d[x][y]=d[t.getKey()][t.getValue()]+1;
                    q.add(new Pair(x,y));
                }
            }
        }
        //距离起始为-1，最终要+1
        return d[n-1][m-1]+1;
    } 
}
class Pair{
    int key;
    int value;
    Pair(int k,int v){key=k;value=v;}
    public int getKey(){return key;}
    public int getValue(){return value;}
}