Go: // ダイクストラのアルゴリズム
package main

import (
	"bufio"
	"fmt"
	"log"
	"math"
	"os"
	"strconv"
	"strings"
)

type color int

const (
	white color = iota // 未訪問
	mst                // MSTとして確定
)

// 頂点
type node struct {
	num     int         // 頂点の番号
	weights map[int]int // 重みMAP
	parent  *node       // MSTへの重み最小の親
	sum     int         // 始点からの距離
	color   color
}

func (p *node) getMinToMst() int {
	if p.parent == nil {
		return math.MaxInt32
	}
	return p.weights[p.parent.num]
}

func main() {
	scanner := bufio.NewScanner(os.Stdin)
	n := eGetInt(scanner)

	nodes := make([]*node, n)
	for i := 0; i < n; i++ {
		weights := eAtoi((strings.Fields(eGetline(scanner))))
		v := &node{weights[0], make(map[int]int, weights[1]), nil, 0, white}
		for j := 0; j < weights[1]; j++ {
			k := weights[j*2+2] // 相手の頂点名
			w := weights[j*2+3] // 重み
			v.weights[k] = w
		}
		nodes[i] = v
	}

	// 初回はnode[0]がMSTに入るように
	nodes[0].parent = nodes[0]

	for { // 全部チェックするまで

		// どの頂点を新たにMSTに取り込むか

		var minNode *node
		min := math.MaxInt32
		for _, v := range nodes {
			if v.color == mst {
				continue
			}
			if v.getMinToMst() < min {
				min = v.getMinToMst()
				minNode = v
			}
		}
		if minNode == nil {
			// すべて完了している.
			break
		}

		// MSTに追加する頂点決定
		minNode.color = mst
		// 自分の親の合計値と合算する
		minNode.sum = minNode.parent.sum + min

		// MSTに属していない頂点それぞれについて,MSTとの最小の重みの距離を加算
		for _, v := range nodes {
			if v.color == mst {
				continue
			}
			w, ok := v.weights[minNode.num]
			if !ok {
				// minNodeと接してない
				continue
			}

			if w < v.getMinToMst() {
				// minNodeへの距離がもっとも重みが少ないので親を変更
				v.parent = minNode
			}
		}
	}

	for i, v := range nodes {
		fmt.Printf("%d %d\n", i, v.sum)
	}
}

func eGetInt(scanner *bufio.Scanner) int {
	t := eAtoi(strings.Fields(eGetline(scanner)))
	return t[0]
}

func eGetline(p *bufio.Scanner) string {
	if !p.Scan() {
		if err := p.Err(); err != nil {
			log.Fatal(err.Error())
		}
		return ""
	}
	return p.Text()
}

func eAtoi(s []string) []int {
	ints := make([]int, len(s))
	var err error
	for i, e := range s {
		ints[i], err = strconv.Atoi(e)
		if err != nil {
			log.Fatal(err.Error())
		}
	}
	return ints
}

C++: #include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define N_MAX 100

int M[N_MAX][N_MAX];
int d[N_MAX];
bool is_belong_to_sssp[N_MAX];

int main(){

  int n;
  scanf("%d", &n);

  //initialize
  for(int i=0; i<n; i++){
    for(int j=0; j<n; j++){
      M[i][j] = INT_MAX;
    }
  }

  // read weigts
  for(int i=0; i<n; i++){
    int u, k;
    scanf("%d %d", &u, &k);
    for(int j=0; j<k; j++){
      int v,c;
      scanf("%d %d", &v, &c);
      M[u][v] = c;
    }
  }

  // initialize cost
  d[0] = 0;
  is_belong_to_sssp[0] = false;
  for(int i=1; i<n; i++){
    d[i] = INT_MAX;
    is_belong_to_sssp[i] = false;
  }

  //dijkstra's algorithm
  for(int i=0; i<n; i++){
    // select node u in V-S that has minimum cost
    int min_cost = INT_MAX;
    int u = 1;
    for(int j=0; j<n; j++){
      if(!is_belong_to_sssp[j] && d[j] < min_cost){
        u = j;
        min_cost = d[j];
      }
    }

    // add u to is_belong_to_sssp
    is_belong_to_sssp[u] = true;

    // update node in V-S and adjacent to u
    for(int v=0; v<n; v++){
      if(!is_belong_to_sssp[v] && M[u][v] != INT_MAX){
        if(d[u] + M[u][v] < d[v]){
          d[v] = d[u] + M[u][v];
        }
      }
    }
  }

  // output
  for(int i=0; i<n; i++){
    printf("%d %d\n", i, d[i]);
  }

  return 0;
}

C++: #include <queue>
#include <cstdio>
#include <vector>
using namespace std;
int V, E, s, t, p, q, d[100]; vector<int> G[100];
int main() {
	scanf("%d%d", &V, &E);
	for(int i = 0; i < V; i++) {
		scanf("%d%d", &s, &t);
		for(int j = 0; j < t; j++) {
			scanf("%d%d", &p, &q);
			G[i].push_back(make_pair(p, q));
		}
	}
	for(int i = 1; i < V; i++) d[i] = 999999999;
	priority_queue<pair<int, int> > que; que.push(make_pair(0, 0));
	while(!que.empty()) {
		int v = que.top().second; que.pop();
		for(int i = 0; i < G[v].size(); i++) {
			int u = G[v][i].first, w = G[v][i].second;
			if(d[u] > d[v] + w) {
				d[u] = d[v] + w;
				que.push(make_pair(-d[u], u));
			}
		}
	}
	for(int i = 0; i < V; i++) printf("%d %d\n", i, d[i]);
	return 0;
}

C++: // 単一始点最短経路 ( ダイクストラ法 )
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<stack>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<vector>

#include<queue>

using namespace std;

static const int MAX_N = 100;
static const int INFTY = (1 <<21);

static const int NO = 0;
static const int YES = 1;

// グラフ情報を保持する配列
int ary_graph[MAX_N + 1][MAX_N + 1];
// 辺の関係を保持する配列
vector<int> v_connection[MAX_N];
// スタートからの距離を保持する配列
int ary_distance[MAX_N + 1];
// 各頂点の状態を保持する配列 ( 確定 or 未確定 )
int ary_vertex[MAX_N];

void Dijkstra_Method(int start_v, int all_v);

int main(void)
{

    int n, u, k, v, c;

    for(int i = 0; i < MAX_N + 1; i++)
    {
        ary_vertex[i] = NO;

        // 全頂点のスタートからの距離を無限大とする
        ary_distance[i] = INFTY;

        for(int j = 0; j < MAX_N + 1; j++)
        {
            // 配列の初期化
            ary_graph[i][j] = INFTY;
        }
    }

    cin >> n;

    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        cin >> u >> k;

        for(int j = 0; j < k; j++)
        {
            cin >> v >> c;

            // 隣接行列の設定
            ary_graph[u][v] = c;
            // 辺の関係の保存
            v_connection[u].push_back(v);
        }
    }

    Dijkstra_Method(0, n);

    // 結果の表示
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        cout << i << " " << ary_distance[i] << endl;;
    }

    return 0;
}

// ダイクストラ法を実施する関数
// start_v : スタートする頂点のNo.
// all_v   : 全頂点の数
void Dijkstra_Method(int start_v, int all_v)
{

    int ele, confirm_v, tmp_distance;
    int min_distance, min_v;

    bool judge = true;

    // スタート地点の距離はゼロとする
    ary_distance[start_v] = 0;
    // 確定した頂点を設定
    confirm_v = start_v;
    ary_vertex[confirm_v] = YES;

    // 全頂点のスタートからの距離が確定するまで, ループを継続する
    while( judge == true )
    {

        judge = false;
        min_v = INFTY;
        min_distance = INFTY;

        // 確定した頂点から, [直接つながっている] かつ [未確定]の頂点の距離を計算する
        for(int i = 0; i < v_connection[confirm_v].size(); i++)
        {
            // 辺のつながっている頂点No.
            ele = v_connection[confirm_v][i];

            if( ary_vertex[ele] == NO )
            {
                // 未確定の頂点について検討する

                // confirm_v の頂点を経由した場合の距離 ( 経由する頂点までの距離 + 辺の重み )
                tmp_distance = ary_distance[confirm_v] + ary_graph[confirm_v][ele];

                if( tmp_distance < ary_distance[ele] )
                {
                    // 最小値で距離情報を更新する
                    ary_distance[ele] = tmp_distance;
                }

                if( min_distance > tmp_distance )
                {
                    // confirm_v の頂点から, 最小距離の頂点を探す
                    min_distance = tmp_distance;
                    min_v = ele;
                }
            }
        }

        // 次に進むべき頂点の確定
        if( min_v != INFTY )
        {
            confirm_v = min_v;
            ary_vertex[confirm_v] = YES;

            judge = true;
        }
        else
        {
            // 頂点がループ状になってしまった時は, 決定している頂点から最短距離を持つ頂点を探す
            for(int i = 0; i < all_v; i++)
            {
                if( ary_vertex[i] == YES )
                {
                    for(int j = 0; j < v_connection[i].size(); j++)
                    {
                        // iの頂点から, 辺のつながっている頂点No.
                        ele = v_connection[i][j];

                        // 共に確定済みの頂点は除く
                        if( ary_vertex[ele] == NO )
                        {
                            if( min_v > ary_graph[i][ele] )
                            {
                                min_v = ary_graph[i][ele];
                                confirm_v = i;

                                judge = true;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    return;
}