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 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
            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();

    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].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 <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int, int> P;
#define MAX 10000000000
#define INF INT_MAX

pair<int, int> A[2000000];
int size;

void heapIncreaseKey(int i, pair<int, int> key){
  if(key.first < A[i].first)
    assert(false);
  A[i] = key;
  while(i > 1 && A[i/2].first < A[i].first){
    swap(A[i].first, A[i/2].first);
    i = i/2;
  }
}

void maxHeapInsert(pair<int, int> key){
  size++;
  A[size].first = -INF;
  heapIncreaseKey(size, key);
}
void maxHeapify(ll i){
  int l = i*2;
  int r = i*2+1;
  int largest;
  if(l <= size && A[l].first > A[i].first)
    largest = l;
  else
    largest = i;
  if(r <= size && A[r].first > A[largest].first)
    largest = r;
  if(largest != i){
    swap(A[i], A[largest]);
    maxHeapify(largest);
  }
}
P heapExtractMax(){
  if(size < 1){
    assert(false);
  }
  pair<int, int> maxv = A[1];
  A[1] = A[size];
  size--;
  maxHeapify(1);
  return maxv;
}

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

  int n; cin >> n;

  vector< vector< P > > f(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;
      f[u].push_back(make_pair(v, c));
    }
  }

  //priority_queue< P, vector<P>, greater<P> > que;
  vector<ll> d(n, MAX);
  d[0] = 0;
  //que.push(make_pair(0, 0));
  maxHeapInsert(make_pair(0, 0));

  while(size != 0){
    P q = heapExtractMax();
    if(q.first > d[q.second]) continue;
    
    for(int i = 0; i < f[q.second].size(); i++){
      if(d[ f[q.second][i].first ] > d[q.second] + f[q.second][i].second){
        d[ f[q.second][i].first ] = d[q.second] + f[q.second][i].second;
        maxHeapInsert(make_pair(d[ f[q.second][i].first ], f[q.second][i].first));
      }
    }
  }

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

  return 0;
}