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 ( 頂点と重みの情報を格納する )
vector<q_element> v_Link[MAX_N + 1];

int 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 start_v);

int main(void)
{

    cin >> n;

    int k, c, u, v;
    q_element q_entity(0, 0);

    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 ( 頂点と重みを設定する )
            q_entity.vertex_num = v;
            q_entity.vertex_val = c;

            v_Link[u].push_back(q_entity);
        }
    }

    // 優先度付きキューを用いたダイクストラ法
    Dijkstra_priority_queue(0);

    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
// start_v : スタートする頂点のNo.
int Dijkstra_priority_queue(int start_v)
{
    int u, v, minv;
    int d[MAX_N], p[MAX_N], color[MAX_N];

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

    // 開始点の設定 ( 開始点の距離をゼロをとする)
    d[start_v] = 0;
    color[start_v] = GRAY;
    // キューに要素を入れる
    pqEle.push( q_element(start_v, 0) );

    while( !pqEle.empty() )
    {

        // 最小の値を持つ頂点を取り出す ( 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++)
        {
            // 隣接リストから接続している要素を取得する
            v = v_Link[u][v_num].vertex_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] + v_Link[u][v_num].vertex_val )
                {
                    // コストの記録
                    d[v] = d[u] + v_Link[u][v_num].vertex_val;
                    // 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;
}

C++: #include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <numeric>
#include <queue>
#include <stack>
#include <map>
#define FOR(i,b,e) for(int i=b;i<e;i++)
#define REP(i,n) FOR(i,0,n)
using namespace std;

#define INFTY 1000000
typedef pair<int, int> P;

const int N = 10000;
int n;
int D[N];
vector<P> W[N];
bool V[N];

void dijkstra() {
  priority_queue< P, vector<P>, greater<P> > pq; // first: d, second: u

  REP(i, n) {
    D[i] = INFTY;
    V[i] = false;
  }

  pq.push(P(0, 0));

  while (!pq.empty()) {
    int dv, v, nv;
    P node = pq.top(); pq.pop();

    dv = node.first;
    v = node.second;
    if (V[v]) continue;

    V[v] = true;
    D[v] = dv;

    REP(i, W[v].size()) {
      nv = W[v][i].second;
      if (!V[nv]) {
        pq.push(P(D[v] + W[v][i].first, nv));
      }
    }
  }
}

int main() {
	cin.tie(0);
 	ios::sync_with_stdio(false);

  cin >> n;
  REP(i, n) D[i] = INFTY;

  REP(i, n) {
    int id, k, v, c;
    cin >> id >> k;
    REP(j, k) {
      cin >> v >> c;
      W[id].push_back(P(c, v));
    }
  }

  dijkstra();
  REP(i, n) {
    cout << i << " " << D[i] << endl;
  }
}

C++: #include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;

typedef pair<int, int> P;

struct Edge {
    int to, cost;
};

int main() {
    int n;
    cin >> n;
    vector<Edge> G[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int u, k;
        cin >> u >> k;
        for (int j = 0; j < k; j++) {
            int v, c;
            cin >> v >> c;
            G[i].push_back(Edge {v, c});
        }
    }

    vector<int> d(n, 1000000000); d[0] = 0;
    priority_queue<P, vector<P>, greater<P> > que;
    que.push(P(0, 0));

    while (!que.empty()) {
        P p = que.top(); que.pop();
        int v = p.second;
        if (d[v] < p.first) continue;
        for (int i = 0; i < G[v].size(); i++) {
            Edge e = G[v][i];
            if (d[e.to] > d[v] + e.cost) {
                d[e.to] = d[v] + e.cost;
                que.push(P(d[e.to], e.to));
            }
        }
    }

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << i << " " << d[i] << endl;
    }
    return 0;
}