# 쉬운 최단거리

import sys
from collections import deque

input = sys.stdin.readline

def find_target(grid, n, m):
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            if grid[i][j] == 2:
                target = (i, j)
                return target
    return (-1, -1)

def set_zero_land(grid, visited, n, m):
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            if grid[i][j] == 0:
                visited[i][j] = 0
    return


def bfs(grid, target, n, m):
    dr = [1, -1, 0, 0]
    dc = [0, 0, 1, -1]
    visited = [[-1]*m for _ in range(n)]
    set_zero_land(grid, visited, n, m)
    q = deque([target])
    visited[target[0]][target[1]] = 0

    while q:
        r, c = q.popleft()
        for i in range(4):
            now_r, now_c = r+dr[i], c+dc[i]
            if now_r == target[0] and now_c == target[1]:
                continue
            if 0 <= now_r < n and 0 <= now_c < m and grid[now_r][now_c] != 0 and visited[now_r][now_c] == -1:
                q.append((now_r, now_c))
                visited[now_r][now_c] = visited[r][c] + 1

    return visited

def solution():
    n, m = map(int, input().rstrip().split())

    grid = [list(map(int, input().rstrip().split())) for _ in range(n)]
    
    target = find_target(grid, n, m)
    
    result = bfs(grid, target, n, m)
    
    for i in range(n):
        print(*result[i])

    return


solution()

"""
걸린 시간: 55분

시간 복잡도: target 찾고, 0 세팅 하는데 O(nm)이고,
bfs는 한 노드마다 4번의 인접 노드를 확인하므로 O(4nm)
전체 시간복잡도는 O(nm)이다.

해설: 각 점에서 도착지까지 계속 찾아가는건 말이 안되고, 인접 점의 결과에 +1을 하는 식으로
O(1)에 찾도록 생각을 하였다. dp가 떠올랐지만, 
target 지점을 기준으로 +1씩 해야하기 때문에 target이 중간 어딘가에 있으면 dp 테이블을 채우기 애매했다.
따라서 너비우선 탐색을 떠올렸고, bfs로 진행했다.
조건들이 조금 귀찮아서 몇 번 틀렸는데, 0인 땅은 그냥 0이고, 1인데 못 가는 땅은 -1로 출력을 해야했다.
따라서 bfs 세팅에서 기본 visited를 -1로 잡고, 0인 땅은 0으로 초기화 해주는 작업을 했다.
"""