这是一个典型的区间加减操作问题，我们可以使用动态规划的方法来解决。

假设dp[i]表示将数组前i个元素变为[l, r]范围内的最小次数。对于第i个元素，有两种情况：

1. 如果它已经在[l, r]范围内了，那么就不需要做任何操作，所以dp[i] = 0。
2. 如果它不在[l, r]范围内，那么需要通过操作使得它在[l, r]范围内。由于一个元素可以加1或者减1,所以我们可以选择任意一种操作。如果选择了加1的操作，那么就需要再进行一次操作才能保证下一个元素在[l, r]范围内。因此dp[i] = min(dp[i-1], 1 + dp[i-1])。同理，如果选择了减1的操作，那么dp[i] = min(dp[i-1], 1 + dp[i-1])。

最终的答案就是dp数组中的最大值。

代码如下：

def min_operations(nums, l, r):
    n = len(nums)
    dp = [0] * n
    for i in range(n):
        if nums[i] >= l and nums[i] <= r:
            dp[i] = 0
        else:
            for j in range(i):
                if nums[j] >= l and nums[j] <= r:
                    dp[i] = max(dp[i], 1 + dp[j])
                elif nums[j] < l:
                    dp[i] = max(dp[i], 1 + dp[j])
                 elif nums[j] > r:
                    dp[i] = max(dp[i], 1 + dp[j])
            if nums[i] < l:
                dp[i] = max(dp[i], 1 + dp[i])
            elif nums[i] > r:
                dp[i] = max(dp[i], 1 + dp[i])
    return max(dp)