Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res[::-1]

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    res.reverse()
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    res.reverse()
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate_reverse(C1, C2);  Z1.append(z1)
    for j in range(1, H+1):
        z1 = accumulate_reverse(C1, C2[j:]);  Z1.append(z1)
        z2 = accumulate_reverse(C1[j:], C2);  Z2.append(z2)
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res

import sys
input = sys.stdin.readline
inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))[:-1]
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate(C1, C2);  z1.reverse()
    Z1.append(z1)
    for j in range(1, H+1):
        z1 = accumulate(C1, C2[j:]);  z1.reverse();  Z1.append(z1)
        z2 = accumulate(C1[j:], C2);  z2.reverse();  Z2.append(z2)
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate(C1, C2);  z1.reverse()
    Z1.append(z1)
    #Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        z1 = accumulate(C1, C2[j:]);  z1.reverse();  Z1.append(z1)
        z2 = accumulate(C1[j:], C2);  z2.reverse();  Z2.append(z2)
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][min(j, k)])# if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res

from itertools import product
inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate(C1, C2);  z1.reverse()
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        z1 = accumulate(C1, C2[j:]);  z1.reverse();  Z1.append(z1)
        z2 = accumulate(C1[j:], C2);  z2.reverse();  Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j, k in product(range(H+1), repeat=2):
        cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
        dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
        dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate(C1, C2);  z1.reverse()
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        z1 = accumulate(C1, C2[j:]);  z1.reverse();  Z1.append(z1)
        z2 = accumulate(C1[j:], C2);  z2.reverse();  Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

# TLE が厳しすぎる

def accumulate(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res

inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate(C1, C2);  z1.reverse()
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        #z1 = accumulate(C1, C2[j:]);  z1.reverse();  Z1.append(z1)
        res1, res2 = [0], [0]
        c1 = c2 = 0
        for i in range(H-j):
            ij = i+j
            if C1[i] == C2[ij]:
                c1 += 1
            res1.append(c1)
            if C1[ij] == C2[i]:
                c2 += 1
            res2.append(c2)
        res1.reverse();  Z1.append(res1)
        res2.reverse();  Z2.append(res2)

    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

# TLE が厳しすぎる

def accumulate(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res

inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate(C1, C2);  z1.reverse()
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        #z1 = accumulate(C1, C2[j:]);  z1.reverse();  Z1.append(z1)
        res = [0]
        c = 0
        for i in range(H-j):
            if C1[i] == C2[i+j]:
                c += 1
            res.append(c)
        res.reverse();  Z1.append(res)

        #z2 = accumulate(C1[j:], C2);  z2.reverse();  Z2.append(z2)
        res = [0]
        c = 0
        for i in range(H-j):
            if C1[i+j] == C2[i]:
                c += 1
            res.append(c)
        res.reverse();  Z2.append(res)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res

inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate(C1, C2);  z1.reverse()
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        #z1 = accumulate(C1, C2[j:]);  z1.reverse();  Z1.append(z1)
        S1, S2 = C1, C2[j:]
        res = [0]
        c = 0
        for i in range(min(len(S1), len(S2))):
            if S1[i] == S2[i]:
                c += 1
            res.append(c)
        res.reverse();  Z1.append(res)

        #z2 = accumulate(C1[j:], C2);  z2.reverse();  Z2.append(z2)
        S1, S2 = C1[j:], C2
        res = [0]
        c = 0
        for i in range(min(len(S1), len(S2))):
            if S1[i] == S2[i]:
                c += 1
            res.append(c)
        res.reverse();  Z2.append(res)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

# TLE が厳しすぎる

inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
C1 = C_T[0]
for C2 in C_T[1:]:
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    for j in range(H+1):
        z1, z2 = [0], [0]
        c1 = c2 = 0
        C1_, C2_ = C1[j:], C2[j:]
        for i in range(H - j):
            if C1[i] == C2_[i]:
                c1 += 1
            z1.append(c1)
        for i in range(H - j):
            if C1_[i] == C2[i]:
                c2 += 1
            z2.append(c2)
        z1.reverse()
        z2.reverse()
        Z1.append(z1)
        Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
    C1 = C2
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

# TLE が厳しすぎる

inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
C1 = C_T[0]
for C2 in C_T[1:]:
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    for j in range(H+1):
        z1, z2 = [0], [0]
        c1 = c2 = 0
        C1_, C2_ = C1[j:], C2[j:]
        for i in range(H - j):
            if C1[i] == C2_[i]:
                c1 += 1
            z1.append(c1)
            if C1_[i] == C2[i]:
                c2 += 1
            z2.append(c2)
        z1.reverse()
        z2.reverse()
        Z1.append(z1)
        Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
    C1 = C2
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

# TLE が厳しすぎる

def accumulate_reverse(j):
    res1, res2 = [0], [0]
    c1 = c2 = 0
    C1_, C2_ = C1[j:], C2[j:]
    for i in range(H-j):
        if C1[i] == C2_[i]:
            c1 += 1
        res1.append(c1)
        if C1_[i] == C2[i]:
            c2 += 1
        res2.append(c2)
    res1.reverse();  res2.reverse()
    return res1, res2

inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
C1 = C_T[0]
for C2 in C_T[1:]:
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    for j in range(H+1):
        z1, z2 = accumulate_reverse(j)
        Z1.append(z1)
        Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
    C1 = C2
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

# TLE が厳しすぎる

def accumulate(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
C1 = C_T[0]
for C2 in C_T[1:]:
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate(C1, C2);  z1.reverse()
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        z1 = accumulate(C1, C2[j:]);  z1.reverse();  Z1.append(z1)
        z2 = accumulate(C1[j:], C2);  z2.reverse();  Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        cost = dp[j][0]
        for k in range(H+1):
            cost += (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            cost = min(dp[j][k+1], cost)
            dp[j][k+1] = cost
    ans += dp[H][H]
    C1 = C2
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

# TLE が厳しすぎる

def accumulate(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
C1 = C_T[0]
for C2 in C_T[1:]:
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate(C1, C2);  z1.reverse()
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        z1 = accumulate(C1, C2[j:]);  z1.reverse();  Z1.append(z1)
        z2 = accumulate(C1[j:], C2);  z2.reverse();  Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        cost = dp[j][0]
        for k in range(H+1):
            cost += (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = cost = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
    C1 = C2
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

# TLE が厳しすぎる

def accumulate(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res

inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
C1 = C_T[0]
for C2 in C_T[1:]:
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate(C1, C2);  z1.reverse()
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        z1 = accumulate(C1, C2[j:]);  z1.reverse();  Z1.append(z1)
        z2 = accumulate(C1[j:], C2);  z2.reverse();  Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
    C1 = C2
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

# TLE が厳しすぎる

def accumulate(idx1, idx2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(H - max(idx1, idx2)):
        if C1[i+idx1] == C2[i+idx2]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res

inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate(0, 0);  z1.reverse()
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        z1 = accumulate(0, j);  z1.reverse();  Z1.append(z1)
        z2 = accumulate(j, 0);  z2.reverse();  Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res

inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate(C1, C2);  z1.reverse()
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        z1 = accumulate(C1, C2[j:]);  z1.reverse();  Z1.append(z1)
        z2 = accumulate(C1[j:], C2);  z2.reverse();  Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate(S1, S2):
    res = [0]
    c = 0
    for i in range(min(len(S1), len(S2))):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res.append(c)
    return res

inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = accumulate(C1, C2);  z1.reverse()
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        z1 = accumulate(C1, C2[j:]);  z1.reverse();  Z1.append(z1)
        z2 = accumulate(C1[j:], C2);  z2.reverse();  Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

from itertools import accumulate
inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = [[ord(c) for c in s] for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = list(accumulate([int(c1==c2) for c1, c2 in zip(C1, C2)]))
    z1.reverse();  z1.append(0)
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        z1 = list(accumulate([int(c1==c2) for c1, c2 in zip(C1, C2[j:])]))
        z1.reverse();  z1.append(0);  Z1.append(z1)
        z2 = list(accumulate([int(c1==c2) for c1, c2 in zip(C1[j:], C2)]))
        z2.reverse();  z2.append(0);  Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

from itertools import accumulate
inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = list(accumulate([int(c1==c2) for c1, c2 in zip(C1, C2)]))
    z1.reverse();  z1.append(0)
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        z1 = list(accumulate([int(c1==c2) for c1, c2 in zip(C1, C2[j:])]))
        z1.reverse();  z1.append(0);  Z1.append(z1)
        z2 = list(accumulate([int(c1==c2) for c1, c2 in zip(C1[j:], C2)]))
        z2.reverse();  z2.append(0);  Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

from itertools import accumulate
inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    z1 = list(accumulate([int(c1==c2) for c1, c2 in zip(C1, C2)]))
    z1.reverse();  z1.append(0)
    Z1.append(z1)
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        z1 = list(accumulate([int(c1==c2) for c1, c2 in zip(C1, C2[j:])]))
        z1.reverse();  z1.append(0);  Z1.append(z1)
        z2 = list(accumulate([int(c1==c2) for c1, c2 in zip(C1[j:], C2)]))
        z2.reverse();  z2.append(0);  Z2.append(z2)
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)

Buggy python submission (verdict: Time Limit Exceeded):
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

from itertools import accumulate
inf = 2 * 10**9
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(list(accumulate([c1==c2 for c1, c2 in zip(C1, C2)]))[::-1] + [0])
    Z2.append([])
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(list(accumulate([c1==c2 for c1, c2 in zip(C1, C2[j:])]))[::-1] + [0])
        Z2.append(list(accumulate([c1==c2 for c1, c2 in zip(C1[j:], C2)]))[::-1] + [0])
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + (Z1[j-k][k] if j>=k else Z2[k-j][j])
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)


Fixed submission:
# 考えると、隣り合う列は結局 2*H 回ずることになり、
# それぞれの列間について最適な沈め順を見つけると、
# その順序関係を崩さないように全体の順番も構築できる（トポロジカルソートみたいに）ので、
# 各列間の最適解を求めて総和をとればいい

def accumulate_reverse(S1, S2):
    n = min(len(S1), len(S2))
    res = [0] * (n+1)
    c = 0
    for i in range(n):
        if S1[i] == S2[i]:
            c += 1
        res[n-i-1] = c
    return res

inf = 10**8
H, W = map(int, input().split())
C = [input() for _ in range(H)]
C_T = list(zip(*C))
C_T = ["".join(s) for s in C_T]
ans = 0
for C1, C2 in zip(C_T[:-1], C_T[1:]):
    # Z[i][j] := i 個ずれてて沈んでない方が j 個沈んでる状態の連結個数
    Z1 = []  # 左を押したとき（右が上にあるとき）
    Z2 = []  # 右を押したとき（左が上にあるとき）
    Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2))
    for j in range(1, H+1):
        Z1.append(accumulate_reverse(C1, C2[j:]))
        Z2.append(accumulate_reverse(C1[j:], C2))
    Z1 += Z2[::-1]
    # dp[i][j] := 左を i 個、右を j 個沈めるまでの最小コスト  # 逆かも（どっちでもいい）
    dp = [[inf] * (H+2) for _ in range(H+2)]
    dp[0][0] = 0
    for j in range(H+1):
        for k in range(H+1):
            cost = dp[j][k] + Z1[j-k][min(j, k)]
            dp[j+1][k] = min(dp[j+1][k], cost)
            dp[j][k+1] = min(dp[j][k+1], cost)
    ans += dp[H][H]
print(ans)