Go: package main

import (
	"bufio"
	"fmt"
	"os"
	"strconv"
)

const BIG_COST = 200000

type Path struct {
	node int
	cost int
}

func main() {
	sc := bufio.NewScanner(os.Stdin)
	sc.Split(bufio.ScanWords)

	nNodes := scanInt(sc)

	// 各頂点につながる頂点一覧を得るための隣接リスト
	graph := make([][]Path, nNodes)

	for i := 0; i < nNodes; i++ {
		u := scanInt(sc)
		k := scanInt(sc)
		graph[i] = make([]Path, k)
		for d := 0; d < k; d++ {
			graph[u][d] = Path{
				node: scanInt(sc),
				cost: scanInt(sc),
			}
		}
	}

	// 0 から各頂点への最小コストを保存する配列
	minCosts := make([]int, nNodes)

	minCosts[0] = 0
	for i := 1; i < nNodes; i++ {
		minCosts[i] = BIG_COST
	}

	// 各頂点が調査済みかどうかを保持する配列
	checked := make([]bool, nNodes)

	// 最小コストのパスを高速に取得するためのヒープ。
	// コストが小さいものほどルートに来るようにする。
	heap := NewHeap(func(a, b Path) bool {
		return a.cost < b.cost
	})

	heap.insert(Path{node: 0, cost: 0})
	for heap.size > 0 {
		u := heap.extractMax()

		// 隣接行列を使っていた時とは違い、ヒープには
		// 同じノードへのパスが複数含まれうる。そのため既によりコストの低い
		// パスが見つかっている場合は無視する。
		if minCosts[u.node] < u.cost {
			continue
		}

		checked[u.node] = true

		for _, v := range graph[u.node] {
			cost := v.cost + u.cost
			if !checked[v.node] && cost < minCosts[v.node] {
				minCosts[v.node] = cost
				heap.insert(Path{node: v.node, cost: cost})
			}
		}
	}

	w := bufio.NewWriter(os.Stdout)
	for i, cost := range minCosts {
		fmt.Fprintf(w, "%d %d\n", i, cost)
	}
	w.Flush()
}

func scanInt(sc *bufio.Scanner) int {
	sc.Scan()
	v, _ := strconv.Atoi(sc.Text())
	return v
}

// --- From ALDS1_9_C: Priority Queue

type Heap struct {
	size   int
	heap   []Path
	isHigh func(a, b Path) bool
}

func NewHeap(isHigh func(a, b Path) bool) Heap {
	heap := make([]Path, 1) // 先頭は不使用
	return Heap{size: 0, heap: heap, isHigh: isHigh}
}

func (h *Heap) insert(v Path) {
	h.size += 1
	if h.size > len(h.heap)-1 {
		h.heap = append(h.heap, v)
	} else {
		h.heap[h.size] = v
	}

	for i := h.size; i > 1; {
		parent := i / 2
		if h.isHigh(h.heap[parent], h.heap[i]) {
			break
		}
		h.heap[i], h.heap[parent] = h.heap[parent], h.heap[i]
		i = parent
	}
}

func (h *Heap) extractMax() Path {
	if h.size <= 0 {
		panic("cannot extract from empty heap")
	}

	max := h.heap[1]
	h.heap[1] = h.heap[h.size]
	h.size -= 1
	h.maxHeapify(1)

	return max
}

func (h *Heap) maxHeapify(idx int) {
	left := idx * 2
	right := left + 1
	largest := idx

	if left <= h.size {
		if h.isHigh(h.heap[left], h.heap[idx]) {
			largest = left
		}
		if right <= h.size && h.isHigh(h.heap[right], h.heap[largest]) {
			largest = right
		}
	}

	if largest != idx {
		h.heap[idx], h.heap[largest] = h.heap[largest], h.heap[idx]
		h.maxHeapify(largest)
	}
}

C++: // 単一始点最短経路 ( ダイクストラ法 : 優先度付きキュー )
#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 = 10000;
static const int INFTY = (1 <<21);
static const int WHITE = 0;
static const int GRAY = 1;
static const int BLACK = 2;

class q_element
{
    public:
        // 各頂点のNo.と経路の値
        int vertex_num;
        int vertex_val;

        // コンストラクタ
        q_element(int a, int b)
        {
            vertex_num = a;
            vertex_val = b;
        };
};

// ">" のオーバーロード [ receive_val ] を基準に大小比較を行う
bool operator> (const q_element &q_element_1, const q_element &q_element_2)
{
    return q_element_1.vertex_val > q_element_2.vertex_val;
};

// q_elementクラスのオブジェクトを昇順にするためのキューの定義
std::priority_queue< q_element,
                     std::vector<q_element>,
                     std::greater<q_element> > pqEle;

// 隣接リストを作成する
vector<int> v_Link[MAX_N + 1];

int n, M[MAX_N][MAX_N];

// ダイクストラ法を実施するメソッド( 優先度付きキュー )
int Dijkstra_priority_queue();

int main(void)
{

    cin >> n;

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

    int k, c, u, v;

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

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

            // 隣接リストの作成
            v_Link[u].push_back(v);
            // 辺の値の代入
            M[u][v] = c;
        }
    }

    // 優先度付きキューを用いたダイクストラ法
    Dijkstra_priority_queue();

    return 0;

}

// 優先度付きキューを用いたダイクストラ法を実施するメソッド
int Dijkstra_priority_queue()
{
    int u, v, minv;
    int d[MAX_N], p[MAX_N], color[MAX_N];

    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        d[i] = INFTY;
        p[i] = -1;
        color[i] = WHITE;
    }

    // 初期値の設定
    d[0] = 0;
    color[0] = GRAY;
    // キューに要素を入れる
    pqEle.push( q_element(0, 0) );

    while( !pqEle.empty() )
    {
        //minv = INFTY;
        // 次に移動するべき頂点
        //u = -1;

        // 最小の値を持つ要素を取り出す ( キューの先頭 )
        u = pqEle.top().vertex_num;
        minv = pqEle.top().vertex_val;
        pqEle.pop();

        // 訪問完了
        color[u] = BLACK;

        for(int v_num = 0; v_num < v_Link[u].size(); v_num++)
        {
            // 隣接リストから要素を取得する
            v = v_Link[u][v_num];

            if( color[v] != BLACK )
            {
                // u → v の経路の中で, vのコストが最小のものが見つかれば更新する
                if( d[v] > d[u] + M[u][v] )
                {
                    // コストの記録
                    d[v] = d[u] + M[u][v];
                    // 頂点 v の親を記録する
                    p[v] = u;
                    // 訪問状態の記録
                    color[v] = GRAY;

                    // キューに要素を入れる
                    pqEle.push( q_element(v, d[v]) );
                }
            }
        }
    }

    // 結果の表示
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        cout << i << " " << ( d[i] == INFTY ? -1 : d[i] ) << endl;
    }

    return 0;
}