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入力

N V SX SY GX GY
L11 L21 L31 ⋯ LN1
L12 L22 L32 ⋯ LN2
⋯
L1N L2N L3N ⋯ LNN
1行目に、砂漠の1辺の長さを表す整数 N (3≤N≤100)、
太郎君の体力値を表す整数 V (1≤V≤10000)、
太郎君の初期位置を表す整数の組 (SX,SY)(1≤SX,SY≤N)、
次の街の位置を表す整数の組 (GX,GY)(1≤GX,GY≤N)、
がスペース区切りで与えられます。
続くN行に、それぞれの場所の砂漠レベル LXY (0≤LXY≤9) が空白区切りで与えられます。

初期位置(SX,SY)と次の街の位置(GX,GY)は、同じ座標になることはありません。

出力

太郎君が死なずに、最も早く次の街へ着く最小の移動回数。
どうやっても生きてたどり着けない場合は −1 を出力すること。
最後に改行すること。


No.20との違いは、移動コストの最小ではなく、移動回数の最小を求めなければならないこと？
すなわち、基本的には、移動回数の方でdijkstraをかける
ただし、その更新条件に、移動コストがHPを異常にならないこと、を加えれば良い？
本当にそんな簡単にいくだろうか・・・
'''
import sys
import heapq

INF = 1e10

edgeLen,HP,startX,startY,goalX,goalY=map(int, input().split())
damages=[list(map(int, input().split())) for j in range(edgeLen)]

damageSum=0
for y in range(edgeLen):
	for x in range(edgeLen):
		damageSum += damages[y][x]

# print(edgeLen,HP,startX,startY,goalX,goalY)
# print(damageSum)

# 隣接ノード計算用
NextCoords=[(1,0),(0,1),(-1,0),(0,-1)]


if damageSum < HP:
	# 一番近い距離で行けるはず
	print(abs(goalX-startX)+abs(goalY-startY))
	sys.exit(0)


# 考えられる最大の体力
# HP_consider_max = 9*edgeLen + 9*edgeLen

# 座標と残体力に対するコストをメモ化
remainHP_Temp=[ [-1 for x_ in range(edgeLen)] for y_ in range(edgeLen)]
remainHP=[ [-1 for x_ in range(edgeLen)] for y_ in range(edgeLen)]
# スタート位置を残体力MAXで初期化
remainHP[startY-1][startX-1] = HP

for moveCount in range(1,edgeLen*2+1):
	# 1ループで1進むと見なせば良い？
	for y in range(edgeLen):
		for x in range(edgeLen):
			if remainHP[y][x] == -1:
				# print(x,y,damage,"=INF")
				continue
			for dx,dy in NextCoords:
				to_x,to_y=x+dx,y+dy
				if 0<=to_x<edgeLen and 0<=to_y<edgeLen:
					if 0 < remainHP[y][x] - damages[to_y][to_x]:
						# print( x, y, "=>", to_x, to_y, ":",minCostOfStatusTemp[to_y][to_x][hp - damages[to_y][to_x]] )
						remainHP_Temp[to_y][to_x] = max( remainHP_Temp[to_y][to_x], remainHP[y][x] - damages[to_y][to_x] )

	if 0 < remainHP_Temp[goalY-1][goalX-1]:
		print(moveCount)
		sys.exit(0)

	remainHP = remainHP_Temp.copy()
	remainHP_Temp=[ [-1 for x_ in range(edgeLen)] for y_ in range(edgeLen)]


# 見つからなかった
print(-1)