from collections import deque

#BFS 메서드 정의
def bfs(graph , start, visited):
  #큐 구현을 위해 deque라이브러리 사용
  queue = deque([start])
  # 현재 노드를 방문 처리
  visited[start] = True
  # 큐가 빌 때까지 반복
  while queue:
    # 큐에서 하나의 원소를 뽑아 출력하기
    v = queue.popleft()
    print(v, end=' ')
    #아직 방문하지 않은 인접한 원소들을 큐에 삽입
    for i in graph[v]:
      if not visited[i]:
        queue.append(i)
        visited[i] = True



# 각 노드가 연결된 정보를 표현(2차원 리스트)
graph = [
  [],
  [2, 3, 8],
  [1, 7],
  [1, 4, 5],
  [3, 5],
  [3, 4],
  [7],
  [2, 6, 8],
  [1, 7]
]

# 각 노드가 방문된 정보를 표현(1차원 리스트)
visited = [False] * 9


# 정의된 DFS 함수 호출
bfs(graph, 1, visited)

迷宮を脱出する

from collections import deque

# N, M을 공백을 기준으로 구분하여 입력 받기
n, m = map(int, input().split())

# 2차원 리스트의 맵 정보 입력받기
graph = []
for i in range(n):
  graph.append(list(map(int, input())))

#이동할 네가지 방향 정의
dx = [-1, 1, 0, 0]
dy = [0, 0, -1, 1]

# BFS 소스코드 구현
def bfs(x, y):
  # 큐 구현을 위해 deque라이브러리 사용
  queue = deque()
  queue.append((x, y))
  # 큐가 빌 때까지 반복하기
  while queue :
    x, y = queue.popleft()
    # 현재 위치에서 4가지 방향으로의 위치 확인
    for i in range(4):
      nx = x + dx[i]
      ny = y + dy[i]
      # 미로 찾기 공간을 벗어난 경우 무시
      if nx < 00 or nx >= n or ny< 0 or ny >= m:
        continue
      # 벽인 경우 무시
      if graph[nx][ny] == 0:
        continue
      #해당 노드를 처음 방문 하는 경우에만 최단 거리 기록
      if graph[nx][ny] == 1:
        graph[nx][ny] = graph[x][y] + 1
        queue.append((nx, ny))
  # 가장 오른쪽 아래까지의 최단거리 반환
  return graph[n - 1][m - 1]


print(bfs(0, 0))