所需的最少翻转次数，以便可以从任何其他单元格到达矩阵的最后一个单元格

在这个问题中，我们需要找到从矩阵中任何一个单元格到达最后一个单元格所需的最少翻转次数。矩阵中的每个单元格都可以向上、下、左、右四个方向移动。我们可以将矩阵看作一个图，每个单元格是一个节点，它们之间的移动是边。我们需要找到从任何一个节点到达终点节点的最短路径。

这是一个经典的最短路径问题，我们可以使用广度优先搜索算法来解决。以下是伪代码：

function minimumFlip(matrix):
    queue = new Queue()
    visited = {}
    n = matrix.length
    m = matrix[0].length
    
    // 将起点加入队列
    queue.push((0, 0, 0, matrix[0][0])) // (x, y, flips, value)
    
    while queue is not empty:
        x, y, flips, value = queue.pop()
        
        // 如果已经到达终点，返回当前翻转次数
        if x == n - 1 and y == m - 1:
            return flips
        
        // 如果当前节点已经被访问过，跳过
        if visited[(x, y, value)]:
            continue
        
        // 标记当前节点已经访问过
        visited[(x, y, value)] = true
        
        // 向四个方向扩展
        if x > 0:
            queue.push((x - 1, y, flips + (matrix[x - 1][y] != value), matrix[x - 1][y]))
        
        if x < n - 1:
            queue.push((x + 1, y, flips + (matrix[x + 1][y] != value), matrix[x + 1][y]))
        
        if y > 0:
            queue.push((x, y - 1, flips + (matrix[x][y - 1] != value), matrix[x][y - 1]))
        
        if y < m - 1:
            queue.push((x, y + 1, flips + (matrix[x][y + 1] != value), matrix[x][y + 1]))
    
    // 如果无法到达终点，返回 -1
    return -1

在上述算法中，我们使用了一个队列来保存需要遍历的节点。我们首先将起点加入队列，并记录已经访问过的节点。然后从队列中取出一个节点，并向四个方向扩展，将可行的节点加入队列中。在扩展节点时，我们需要判断当前节点的值是否和上一个节点的值相同，如果不同，则需要增加一次翻转次数。

当我们找到终点时，就可以返回当前的翻转次数，表示到达终点所需的最少翻转次数。如果无法到达终点，则返回 -1。

经过上述算法的处理，我们找到了解决本问题的方法，可以在较短的时间内得到结果。