Go: package main

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

var sc = bufio.NewScanner(os.Stdin)

const T = 10000000

var n int
var A [101][101]int

func nextInt() int {
	sc.Scan()
	i, _ := strconv.Atoi(sc.Text())
	return i
}
func Shortestsearch() {
	var Minimum int
	var d, color [100]int
	var u int

	for i := 0; i < n; i++ {
		d[i] = T
		color[i] = 0
	}

	d[0] = 0
	color[0] = 1

	for {
		Minimum = T
		u = -1
		for i := 0; i < n; i++ {
			if Minimum > d[i] && color[i] != 2 {
				u = i
				Minimum = d[i]
			}
		}
		if u == -1 {
			break
		}
		color[u] = 2
		for j := 0; j < n; j++ {
			if color[j] != 2 && A[u][j] != T {
				if d[j] > d[u]+A[u][j] {
					d[j] = d[u] + A[u][j]
					color[j] = 1
				}
			}
		}
	}
	for i := 0; i < n; i++ {
		fmt.Printf("%d %d\n", i, d[i])
	}
}
func main() {
	sc.Split(bufio.ScanWords)
	n = nextInt()

	for i := 0; i < n; i++ {
		for j := 0; j < n; j++ {
			A[i][j] = T
		}
	}
	for i := 0; i < n; i++ {
		u := nextInt()
		k := nextInt()
		for j := 0; j < k; j++ {
			v := nextInt()
			c := nextInt()
			A[u][v] = c
		}
	}
	Shortestsearch()
}

Python: import sys

INFTY=sys.maxsize
WHITE=0
GRAY=1
BLACK=2

def readinput():
    n=int(input())
    nMap=[]
    for _ in range(n):
        nMap.append([INFTY]*n)

    for _i in range(n):
        l=list(map(int,input().split()))
        i=l[0]
        for jj in range(l[1]):
            j=l[2+jj*2]
            w=l[2+jj*2+1]
            nMap[i][j]=w
    return n, nMap

color=[]
d=[]
p=[]

def dijkstra(s,n,nMap):
    global color
    global d
    global p
    
    color=[WHITE]*n
    d=[INFTY]*n
    p=[-1]*n

    d[s]=0
    p[s]=-1

    while True:
        mincost=INFTY
        for i in range(n):
            if color[i]!=BLACK and d[i] < mincost:
                mincost=d[i]
                u=i
        if mincost==INFTY:
            break
        color[u]=BLACK

        for v in range(n):
            if color[v]!=BLACK and nMap[u][v]!=INFTY:
                if d[u]+nMap[u][v] < d[v]:
                    d[v]=d[u]+nMap[u][v]
                    p[v]=u
                    color[v]=GRAY

def main(n,nMap):

    dijkstra(0,n,nMap)
    for i in range(n):
        print('{} {}'.format(i,d[i]))

if __name__=='__main__':
    n,nMap=readinput()
    main(n,nMap)

Python: # -*- coding: utf-8 -*-

import sys
from heapq import heappush, heappop

sys.setrecursionlimit(10 ** 9)
def input(): return sys.stdin.readline().strip()
def INT(): return int(input())
def MAP(): return map(int, input().split())
def LIST(): return list(map(int, input().split()))
INF=float('inf')

# ダイクストラ(頂点数, 隣接リスト(0-indexed), 始点)
def dijkstra(N: int, nodes: list, src: int) -> list:
    # 頂点[ある始点からの最短距離]
    # (経路自体を知りたい時はここに前の頂点も持たせる)
    res = [float('inf')] * N
    # スタート位置
    que = [(0, src)]
    res[src] = 0
    # キューが空になるまで
    while len(que) != 0:
        # srcからの距離, 現在のノード
        dist, cur = heappop(que)
        # 出発ノードcurの到着ノードでループ
        for nxt, cost in nodes[cur]:
            # 今回の経路のが短い時
            if res[cur] + cost < res[nxt]:
                res[nxt] = res[cur] + cost
                # 現在の移動距離をキューの優先度として、早い方から先に処理するようにする
                heappush(que, (res[nxt], nxt))
    # ノードsrcからの最短距離リストを返却
    return res

N=INT()
nodes=[[] for i in range(N)]
for i in range(N):
    l=LIST()
    u=l[0]
    k=l[1]
    l=l[2:]
    for j in range(0, k*2, 2):
        nodes[u].append((l[j], l[j+1]))

ans=dijkstra(N, nodes, 0)
for i in range(N):
    print(i, ans[i])

Python: # https://onlinejudge.u-aizu.ac.jp/courses/lesson/1/ALDS1/12/ALDS1_12_B
# プリムのアルゴリズムと似ているが、求めているものが異なる(MSTの経路は必ずしも任意の点と点をつなぐ最小経路とはならない)。
# 次手の候補となるリストDの更新の仕方がprimとは異なる

INF = 10**6 + 1

# load datas
N = int(input())
M = [[INF] * N for _ in range(N)]  # 隣接行列
for _ in range(N):
    tmp = list(map(int, input().split()))
    if tmp[1] != 0:
        node = tmp[0]
        for i, t in enumerate(tmp[2:]):
            if i % 2 == 0:
                idx = t
            else:
                M[node][idx] = t


def dijkstra(adj_mat: list, s: int):
    Color = [0] * N  # 0:未訪問 1:訪問経験あり 2:訪問済み(そこまでの最短経路は確定済み)
    D = [INF] * N  # 本のdと同じ 始点からの距離を記録する
    P = [None] * N  # 本のpと同じ 最短経路木における親を記録する

    # スタートとするノードについて初期化
    D[s] = 0  # スタートまでの距離は必ず0
    P[s] = None  # 親がない(ROOTである)ことを示す

    while True:
        # 最短経路候補の中で一番コストの少ないノードを選ぶ、あとその時のコストも
        min_cost = INF
        for i in range(N):
            if Color[i] != 2 and D[i] < min_cost:
                # 訪問済みでなく、最小コストを更新したら
                min_cost = D[i]
                u = i
        # uには次に確定するノードが入っている

        if min_cost == INF:
            # これ以上辺がない or すべて訪問済みなら
            break

        Color[u] = 2  # uは訪問済み これから最短経路木に突っ込む作業をする

        # 以下のforではsからの最短経路木にuを追加したときの更新、uまわりで次の最短経路になる候補の更新をしている
        for v in range(N):
            if Color[v] != 2 and adj_mat[u][v] != INF:
                # 訪問済みでなく、u→vへの経路が存在するならば
                if D[u] + adj_mat[u][v] < D[v]:  # ココがprimと異なる点である
                    # 今までのs→vへの距離の候補(D[v])よりも、
                    # 新しいuを用いた経路(D[u] + M[u][v]はs→u→vの距離を示す)のほうが小さければ更新する
                    D[v] = D[u] + adj_mat[u][v]  # u周りにおける最短経路の候補の更新
                    P[v] = u  # sからの最短経路木の更新
                    Color[v] = 1  # 訪問経験ありに更新(この処理に関しては意味はない)

    return D, P


D, P = dijkstra(M, 0)

for i in range(N):
    print(i, D[i])

Python: from collections import namedtuple
import heapq

Edge = namedtuple('Edge', ('fr', 'to', 'cost'))
inf = int(1e9)


def bellman_ford(n, start, edges):
    dists = [inf for _ in range(n)]
    dists[start] = 0
    while True:
        updated = False
        for e in edges:
            if dists[e.fr] != inf and dists[e.fr] + e.cost < dists[e.to]:
                updated = True
                dists[e.to] = dists[e.fr] + e.cost

        if not updated:
            break

    return dists


def dijkstra(n, costs):
    dists = [inf for _ in range(n)]
    dists[0] = 0

    queue = []
    for (i, d) in enumerate(dists):
        heapq.heappush(queue, (d, i))

    while len(queue) > 0:
        d, i = heapq.heappop(queue)
        if d > dists[i]:
            continue

        for v in range(n):
            if v == i or costs[i][v] == inf:
                continue

            if dists[i] + costs[i][v] < dists[v]:
                dists[v] = dists[i] + costs[i][v]
                heapq.heappush(queue, (dists[v], v))

    return dists


def warshall_floyd(n, costs):
    dists = [[costs[i][j] if i != j else 0 for i in range(n)] for j in range(n)]

    for k in range(n):
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                dists[i][j] = min(dists[i][j], dists[i][k] + dists[k][j])

    return dists


n = int(input())

m = [[inf for _ in range(n)] for _ in range(n)]
es = []
for i in range(n):
    fs = list(map(int, input().split()))
    ne = fs[1]
    for j in range(ne):
        v = fs[2+2*j]
        c = fs[2+2*j+1]
        m[i][v] = c
        es.append(Edge(i, v, c))


# d = bellman_ford(n, 0, es)
# d = dijkstra(n, m)
d = warshall_floyd(n, m)
for (i, di) in enumerate(d[0]):
    print(i, di)

Python: from heapq import *

#edge {to cost}
#P {mindirection, modeNum}
#G a list which contain informations of nodes

# building G from input
V=int(input())
G=[]
for _ in range(V):
    temp=list(map(int,input().split()))
    l=[]
    for i in range(1,temp[1]+1):
        l.append(temp[2*i:2*(i+1)])
    G.append(l)

que=[] #having the minimum distance
INF=1e8
d=[INF for i in range(V)] #having the distance
d[0]=0
heappush(que,[0,0])

while len(que)!=0:
    p=heappop(que)
    v=p[1]
    if(d[v]<p[0]):
        continue
    for i in range(len(G[v])):
        e=G[v][i]
        if(d[e[0]]>d[v]+e[1]):
            d[e[0]]=d[v]+e[1]
            heappush(que,[d[e[0]],e[0]])
            
for i in range(V):
    print(i,d[i])