# Original solution
#!/usr/bin/env pypy3
def I(): return int(eval(input()))
def MI(): return list(map(int, input().split()))
def LI(): return list(map(int, input().split()))
import copy

################
class UnionFind():
    """
    parents : 親要素(findしない場合は根ではないことの注意)，根の場合は"-(要素数）"
    find(x):要素xの属するグループの根を返す
    size(x):要素xの属するグループの要素数を返す
    same(x,y):x,yが同じグループに属しているか返す
    members(x):要素xが属するグループに属する要素をリストで返す
    roots:全ての根の要素を返す
    group_count():グループの数を返す
    all_group_members():{根要素：[そのグループに含まれる要素のリスト]}の辞書を返す
    """
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        self.parents = [-1] * n

    def find(self, x):
        if self.parents[x] < 0:
            return x
        else:
            self.parents[x] = self.find(self.parents[x])
            return self.parents[x]

    def union(self, x, y):
        x = self.find(x)
        y = self.find(y)

        if x == y:
            return

        if self.parents[x] > self.parents[y]:
            x, y = y, x

        self.parents[x] += self.parents[y]
        self.parents[y] = x

    def size(self, x):
        return -self.parents[self.find(x)]

    def same(self, x, y):
        return self.find(x) == self.find(y)

    def members(self, x):
        root = self.find(x)
        return [i for i in range(self.n) if self.find(i) == root]

    def roots(self):
        return [i for i, x in enumerate(self.parents) if x < 0]

    def group_count(self):
        return len(self.roots())

    def all_group_members(self):
        return {r: self.members(r) for r in self.roots()}

    def __str__(self):
        return '\n'.join('{}: {}'.format(r, self.members(r)) for r in self.roots())
    
################
##########################################
import heapq
class Dijkstra():
    """
    ・有向 / 無向は問わない(無向の場合は，逆向きの辺もたす)
    ・負のコストがない場合のみ
    ・計算量はO(E log|V|)　
    ・heapを使うことで頂点を走査する必要がなくなる（代わりに，距離更新したものは確定でなくともqueに入れておく）
    """
    
    #最短のpathをたす
    
    
    class Edge():
        #重み付き有向辺
        
        def __init__(self, _to, _cost):
            self.to =_to
            self.cost = _cost
    
    def __init__(self, V):
        #引数Vは頂点数
        self.G = [[] for _ in range(V)] #隣接リストG[u][i]が頂点uのi番目の辺
        self. _E = 0 #辺の数
        self._V = V #頂点数
    
    #proparty - 辺の数
    def E(self):
        return self._E
    
    #proparty - 頂点数
    def V(self):
        return self._V
    
    def add(self, _from, _to, _cost):
        #2頂点と辺のコストを追加
        self.G[_from].append(self.Edge(_to,_cost))
        self._E +=1
        
    def add2(self, _from, _to, _cost):
        #2頂点と辺のコスト（無向）を追加
        self.G[_from].append(self.Edge(_to, _cost))
        self.G[_to].append(self.Edge(_from, _cost))
        self._E +=1
        
    def shortest_path(self,s,g):
        #始点sから頂点iまでの最短経路長のリストを返す
        
        que = [] #priority queue
        d = [float("inf")] * self.V()
        prev = [None]*self.V() #prev[j]は，sからjへ最短経路で行くときのjの一つ前の場所
        d[s] = 0
        heapq.heappush(que,(0,s)) #始点の距離と頂点番号をヒープに追加
        
        while len(que)!=0:
            #キューに格納されてある中で一番コストが小さい頂点を取り出す
            cost,v = heapq.heappop(que)
            
            #キューに格納された最短経路長候補がdの距離よりも大きい場合に処理をスキップ
            if d[v] < cost:
                continue
                
            #頂点vに隣接する各頂点iに対して，vを経由した場合の距離を計算して，これがd[i]よりも小さい場合に更新
            for i in range(len(self.G[v])):
                e = self.G[v][i] #vのi個目の隣接辺
                if d[e.to] > d[v] + e.cost:
                    d[e.to] = d[v] + e.cost #更新
                    prev[e.to] = v
                    heapq.heappush(que,(d[e.to],e.to)) #queに新たな最短経路長候補を追加
        
        #sからgまでの最短経路
        path = []
        pos = g #今いる場所，ゴールで初期化
        for _ in range(self.V()+1):
            path.append(pos)
            if pos == s:
                break
            #print("pos:",format(pos))
            pos = prev[pos]
        path.reverse()
        #print(path)
                    
        return d[g]#,path
########################

def main():
    mod=10**9+7
    N=I()
    adj=[[] for _ in range(N)]
    A=[[]for _ in range(N)]
    for i in range(N):
        A[i]=LI()
        
        
    def warshall_floyd(D):
        d=copy.deepcopy(D)
        #d[i][j]: iからjへの最短距離
        for k in range(N):
            for i in range(N):
                for j in range(N):
                    d[i][j] = min(d[i][j],d[i][k] + d[k][j])
        return d
    
    mA=[]
    for i in range(N):
        for j in range(i+1,N):
            a=[A[i][j],i,j]
            mA.append(a)
            
    mA.sort()
    g_cnt=N
    ans=0
    
    if A==warshall_floyd(A):
        uf=UnionFind(N)
        djk = Dijkstra(N)
        for i in range(len(mA)):
            if g_cnt==1:#とりあえず連結になるまでは新しい辺を足す
                d_ij= djk.shortest_path(mA[i][1],mA[i][2])
                if d_ij==A[mA[i][1]][mA[i][2]]:#最小を更新できるなら辺をたす
                    continue
                else:
                     djk.add2(mA[i][1],mA[i][2],mA[i][0])
                     ans+=mA[i][0]
            else:
                uf.union(mA[i][1],mA[i][2])
                g_cnt = uf.group_count()
                djk.add2(mA[i][1],mA[i][2],mA[i][0])
                ans+=mA[i][0]
                    
                
        
        
        
    else:
        ans=-1





    print(ans)
        
    

main()

# Optimized solution
#!/usr/bin/env pypy3
def I(): return int(eval(input()))
def MI(): return list(map(int, input().split()))
def LI(): return list(map(int, input().split()))

def main():
    mod=10**9+7
    inf=10*20
    N=I()
    A=[[]for _ in range(N)]
    A2=[[1]*N for _ in range(N)]
    ans=0
    for i in range(N):
        A[i]=LI()
        ans+=sum(A[i])
        
    


        
    def warshall_floyd(d):
        #d[i][j]: iからjへの最短距離
        for k in range(N):
            for i in range(N):
                if k==i:
                    continue
                for j in range(N):
                    if j==i or j==k:
                        continue
                    dd=d[i][k] + d[k][j]
                    #d[i][j] = min(d[i][j],d[i][k] + d[k][j])
                    
                    if dd==d[i][j]:
                        A2[i][j]=0
                    elif dd<d[i][j]:
                        return -1
        return 1
    
    if warshall_floyd(A)==-1:
        ans=-2
    else:
        ans=0
        for i in range(N):
            for j in range(N):
                ans+=A[i][j]*A2[i][j]
        
        
    print((ans//2))
        
    

main()