题目内容

小塔在学习热门话题深度学习时，梦想早日毕业的小塔受常用的卷积神经网络($CNN$)的池化操作启发，创建了自己的池化并应用于在图像处理中。下面描述了应用小塔池化一次的过程，假设给定一个$8$*$8$的矩阵。

1.将矩阵分成大小为$2$*$2$的子矩阵。

2.在每个$2$*$2$的子矩阵中只留下第二大的数字。在这里，当子矩阵的四个元素为$a_4≤a_3≤a_2≤a_1$时，第二大数为元素$a_2$。

3.重复$2$的过程，矩阵的大小不断缩小。

现在小塔想知道当$N$ * $N$矩阵通过重复应用池化操作，最终变成$1$*$1$时,留下的数是多少?

输入描述

第一行给出$N$。目$N$总是$2$的幂。$(N=2^K,1≤K≤10)$

接下来的$N$行，依次给出每行的$N$个元素。

矩阵的每个元素都是大于等于$-10000$且小于等于$10000$的整数

$2≤N≤1024$

输出描述

输出最后剩余的数字。

样例1

输入

4
-6 -8 7 -4
-5 -5 14 11
11 11 -1 -1
4 9 -2 -4

输出

11

说明

当矩阵变成$1$*$1$时,留下的数是$11$

样例2

输入

8
-1 2 14 7 4 -5 8 9
10 6 23 2 -1 -1 7 11
9 3 5 -2 4 4 6 6
9 3 5 -2 4 4 6 6
19 8 12 -8 4 5 2 9
1 2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 13 14 15 16
17 18 19 20 21 22 23 24

输出

17

说明

当矩阵变成$1$*$1$时,留下的数是$17$