### BUGGY CODE ###

N = int(input())
A = []
for i in range(N):
  A.append(list(map(int, input().split())))
#試合にコードを割り当てる
#of[l] = 前の番号の競技者の「既に数え上げた試合の数」
#r = 相手
#l = じぶん
def code(l, r, of):
  if l > r:
      l, r = r, l
  return of[l] + r - l - 1
#オフセットを作る。重複の試合を取り除くため、
#1ならN - 1試合、2ならN - 2試合...という風にする
of = [0] * (N + 1)
for i in range(N):
  of[i + 1] = of[i] + N - i - 1
#print(of)
#試合の前後関係を持つグラフ
#たぶんDAGになっている。なってないなら試合組めないと思う
g = [[] for _ in range(N * (N - 1) // 2)]
for i in range(N):
  for j in range(N - 2):
      fcode = code(i, A[i][j] - 1, of)
      tcode = code(i, A[i][j + 1] - 1, of)
      g[fcode].append(tcode)
#print(g)
def sort_topologically(g):
  n = len(g)
  #ecはコードによる試合頂点の入次数を記録
  ec = [0] * n
  for i in range(n):
    for e in g[i]:
      ec[e] += 1
  #print(ec)
  #retは入次数0の頂点を順にとってきている
  ret = [0] * n
  q = 0
  for i in range(n):
    if ec[i] == 0:
      ret[q] = i
      q += 1
  #p = 参照中の入次数0の試合
  #q = 入次数0の頂点数
  #while文はp == qの時点で終わる
  #for文では、入次数0の頂点pから出る有向辺を除去する
  #その上で入次数0の頂点が増えればretへ追加
  #このretは確かにトポロジカル順序になる
  p = 0
  #print(ret)
  while p < q:
    for to in g[ret[p]]:
      ec[to] -= 1
      if ec[to] == 0:
        ret[q] = to
        q += 1
    p += 1
  #ソートが終わったなら全ての辺は除去済みのはずである
  #このグラフは一応連結しているはずなので閉路検知ができる
  for i in range(n):
    if ec[i] > 0:
      return None
  return ret

od = sort_topologically(g)
#print(od)
#Noneなら閉路を持つので試合構築不可能
if not od:
  print(-1)
else:
  #dp = トポロジカル順序を持つ順序集合の先頭からi番目までを見た際の最大パス長
  dp = [1] * (N * (N - 1) // 2)
  for i in range(N * (N - 1) // 2):
    for e in g[od[i]]:
      dp[e] = max(dp[e], dp[od[i]] + 1)
  #print(dp)
  print(max(dp))



### FIXED CODE ###

N = int(input())
A = []
for i in range(N):
  A.append(list(map(int, input().split())))
#試合にコードを割り当てる
#of[l] = 前の番号の競技者の「既に数え上げた試合の数」
#r = 相手
#l = じぶん
def code(l, r, of):
  if l > r:
      l, r = r, l
  return of[l] + r - l - 1
#オフセットを作る。重複の試合を取り除くため、
#1ならN - 1試合、2ならN - 2試合...という風にする
of = [0] * (N + 1)
for i in range(N):
  of[i + 1] = of[i] + N - i - 1
#print(of)
#試合の前後関係を持つグラフ
#たぶんDAGになっている。なってないなら試合組めないと思う
g = [[] for _ in range(N * (N - 1) // 2)]
for i in range(N):
  for j in range(N - 2):
      fcode = code(i, A[i][j] - 1, of)
      tcode = code(i, A[i][j + 1] - 1, of)
      g[fcode].append(tcode)
#print(g)
def sort_topologically(g):
  n = len(g)
  #ecはコードによる試合頂点の入次数を記録
  ec = [0] * n
  for i in range(n):
    for e in g[i]:
      ec[e] += 1
  #print(ec)
  #retは入次数0の頂点を順にとってきている
  ret = [0] * n
  q = 0
  for i in range(n):
    if ec[i] == 0:
      ret[q] = i
      q += 1
  #p = 参照中の入次数0の試合
  #q = 入次数0の頂点数
  #while文はp == qの時点で終わる
  #for文では、入次数0の頂点pから出る有向辺を除去する
  #その上で入次数0の頂点が増えればretへ追加
  #このretは確かにトポロジカル順序になる
  p = 0
  #print(ret)
  while p < q:
    for to in g[ret[p]]:
      ec[to] -= 1
      if ec[to] == 0:
        ret[q] = to
        q += 1
    p += 1
  #ソートが終わったなら全ての辺は除去済みのはずである
  #このグラフは一応連結しているはずなので閉路検知ができる
  for i in range(n):
    if ec[i] > 0:
      return None
  return ret

od = sort_topologically(g)
#print(od)
#Noneなら閉路を持つので試合構築不可能
if not od:
  print(-1)
else:
  #dp = トポロジカル順序を持つ順序集合の先頭からi番目までを見た際の最大パス長
  dp = [1] * (N * (N - 1) // 2)
  for i in range(N * (N - 1) // 2):
    for e in g[od[i]]:
      dp[e] = max(dp[e], dp[od[i]] + 1)
  #print(dp)
  print(max(dp))