Go: 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 {
	matrix   []int // 隣接行列
	minToMst int   // MSTへの重み最小値
	parent   int   // 最小値の相手
	color    color
}

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

	nodes := make([]node, n)
	for i := 0; i < n; i++ {
		nodes[i].matrix = eAtoi((strings.Fields(eGetline(scanner))))
		nodes[i].parent = -1
		nodes[i].minToMst = math.MaxInt16
		nodes[i].color = white
	}

	// 初回はnode[0]がMSTに入るように,minToMstを設定
	nodes[0].minToMst = 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
		min := math.MaxInt16
		u := -1
		for i := 0; i < n; i++ {
			if nodes[i].color == mst {
				continue
			}
			if nodes[i].minToMst < min {
				u = i
				min = nodes[i].minToMst
			}
		}

		if u == -1 {
			break
		}
		// MSTに追加する頂点決定
		nodes[u].color = mst

		// MSTに属していない頂点それぞれについて,MSTとの最小の重みを更新
		for i := 0; i < n; i++ {
			if nodes[i].color == mst {
				continue
			}
			if nodes[i].matrix[u] == -1 {
				// 接してない
				continue
			}
			if nodes[i].matrix[u] < nodes[i].minToMst {
				// node[u]との重みが最小
				nodes[i].minToMst = nodes[i].matrix[u]
				nodes[i].parent = u
			}
		}
	}

	sum := 0
	for _, v := range nodes {
		// node[0]はparentが入っていない
		if v.parent != -1 {
			sum += v.matrix[v.parent]
		}
	}
	fmt.Println(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++: /**
 * @brief 最小全域木問題(minimum-spanning tree problem)における
 *        Kruskalのアルゴリズム(Kruskal's algorithms)の実装を行う
 * @note  関連URL: http://judge.u-aizu.ac.jp/onlinejudge/description.jsp?id=ALDS1_12_A
 * @date  2016/04/17 ~ 2016/06/04
 */



//********************************************************************************
// 必要なヘッダファイルのインクルード
//********************************************************************************

#include <iostream>
#include <utility>
#include <algorithm>
#include <vector>




//********************************************************************************
// オブジェクト形式マクロの定義
//********************************************************************************

#define GRAPH_BEGIN namespace graph {
#define GRAPH_END   }



//********************************************************************************
// 名前空間の始端
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GRAPH_BEGIN


//********************************************************************************
// 型シノニム
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using weight_t   = std::int32_t;  /**< 辺(u, v)への重みwを表す型 */
using index_t    = std::int32_t;  /**< 頂点vの添字を表す型       */
using capacity_t = weight_t;      /**< 辺(u, v)の容量を表す型    */
using bool_t     = std::int32_t;  /**< ブール値は整数型で、{ false 0 true それ以外 }とする */



//********************************************************************************
// 構造体の定義
//********************************************************************************

/**
 * @brief  頂点色列挙構造体(scoped enum)
 * @detail (u, v) ∈ Eで頂点uが黒ならば頂点vは灰か黒である
 *         すなわち、黒頂点に隣接する全ての頂点は発見済みである
 *         灰頂点は白頂点に隣接することがあり、これらの頂点が既発見頂点と未発見頂点の境界をなす
 */
enum struct vcolor : std::int32_t {
    white,  /**< 未発見頂点 */
    black,  /**< 既発見頂点 */
    gray,   /**< 既見済頂点 */
};

/**
 * @brief グラフ用ノード(頂点) 
 */
struct vertex {
    union {
        weight_t d;       /**< 始点sからの距離  */
        weight_t key;     /**< Primのアルゴリズムにおいて木に属するある頂点とを結ぶ重み */
    };
    index_t pi;           /**< 先行頂点(の添字) */
    union {
        vcolor color;     /**< 頂点の色        */
        bool_t  visited;  /**< 発見済みか?     */
    };
    // weight_t f;           /**< 終了時刻印(DFSにおいて、黒色に彩色されたとき、刻まれる)     */
    vertex() noexcept : d(0), pi(0), color(vcolor::white)/*, f(0)*/ {}
};

/**
 * @brief グラフ用エッジ(辺)
 * @note  G = (V, E)を重み関数wを持つ重み付きグラフとすると、
 *        辺(u, v) ∈ Eの重みはw(u, v)と表される
 */
struct edge {
    index_t  src;   /**< 辺の始点u */
    index_t  dst;   /**< 辺の終点v */
    union {
        weight_t w;     /**< 辺(u, v)への重み(コスト) */
        capacity_t c;   /**< 辺(u, v)の容量 */
    };
    edge() = default;
    edge(index_t src, index_t dst) noexcept             : src(src), dst(dst), w(1) {}
    edge(index_t src, index_t dst, weight_t w) noexcept : src(src), dst(dst), w(w) {}
};



namespace limits {
    enum {  // scopedではあるが強く型付けされたenum(strongly-typed enum)ではない
        inf = std::numeric_limits<weight_t>::max() / 3,  /**< @brief 辺が存在しない場合に使用される値     */
        nil = std::numeric_limits<index_t>::min() / 3,   /**< @brief 先行点が存在しない場合に使用される値 */
    };
}



//********************************************************************************
// 型シノニムその2
//********************************************************************************

using edges_t    = std::vector<edge>;      /**< グラフG=(V, E)の辺集合E   */
using vertices_t = std::vector<vertex>;    /**< グラフG=(V, E)の頂点集合V */
using array_t    = std::vector<weight_t>;  /**< 重みwの配列  */
using indices_t  = std::vector<index_t>;   /**< 頂点の添字配列 */
using stamps_t   = std::vector<bool_t>;    /**< ブーリアンの集合 */
using matrix_t   = std::vector<array_t>;   /**< グラフGの隣接行列表現(および表行列表現) */
using graph_t    = std::vector<edges_t>;   /**< グラフGの隣接リスト表現(こちらを主に使用する) */



//********************************************************************************
// 名前空間の終端
//********************************************************************************

GRAPH_END



/**< @brief 素集合森 */
struct disjoint_set {
    using index_t = std::int32_t;
    using rank_t  = std::int32_t;
    
    std::vector<index_t> p;
    std::vector<rank_t> rank;

    explicit disjoint_set(std::size_t size) : p(size, -1), rank(size, -1) {}
    
    /**
     * @brief xを唯一の要素(従って、代表元)としてもつ新しい集合を生成する.
     * @note  集合は互いに素であるから、xがすでに別の集合に出現していることはない. 
     *
     * @param int x 節点x
     */
    void make_set(index_t x) {
        p[x]    = x;
        rank[x] = 0;
    }

    /**
     * @brief     xを含む動的集合Sxとyを含む動的集合Syを合併(統合)し、
     *            これらの和集合である新しい集合を生成する.
     * @attention SxとSyはこの操作を実行する前は互いに素であると仮定する.
     *
     * @param int x   動的集合Sxの元x
     * @param int y   動的集合Syの元y
     */
    void merge(index_t x, index_t y) {
        link(find_set(x), find_set(y));
    }


    /**
     * @brief 手続きmergeの補助関数
     *
     * @param int x 動的集合Sxの代表元x(Sxの根)
     * @param int y 動的集合Syの代表元y(Syの根)
     */
    void link(index_t x, index_t y) {
        // xのランク > yのランクかどうか判定
        if (rank[x] > rank[y]) {  // x.rank > y.rankならば、
            p[y] = x;             // yの親はxを指す
        }
        else {                    // x.rank <= y.rankならば、 
            p[x] = y;             // xの親はyを指す
            
            if (rank[x] == rank[y]) {   // x.rank == y.rankならば、
                rank[y] = rank[y] + 1;  // y.rankをひとつ増やす
            }
        }
    }

    /**
     * @brief  xを含む(唯一の)集合の代表元へのポインタを返す.
     *         手続きfindsetは2パス法に基づく.再帰が進行するのに従って、
     *         find経路を根に向かって上向きに走査して根を発見し、つぎに、
     *         再帰が巻き戻されるにつれて、辿ってきたfind経路を下る2度目の走査を行って、
     *         find経路上の各節点のポインタを直接根を指すように更新する.
     *
     * @param  int x   集合Sxの元x
     * @return int y   集合Sxの代表元(根)
     */
    index_t find_set(index_t x) {
        // find経路を根に向かって上向きに走査
        if (x != p[x]) {
            p[x] = find_set(p[x]);  // 再帰を進行させる
        }
        return p[x];  // 再帰が底をついてから、根を返す
    }
};



//********************************************************************************
// 名前空間の始端
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GRAPH_BEGIN



//********************************************************************************
// 関数の定義
//********************************************************************************

/**
 * @brief  Kruskalのアルゴリズム
 *
 * @note   Kruskalのアルゴリズムでは、集合Aは与えられたグラフの頂点集合を頂点集合とする森である
 *         Aに加える安全な辺は、常に2つの異なる連結成分を連結するグラフの最小重み辺である
 *
 * @note   Kruskalのアルゴリズムでは、成長させる森に付け加える安全な辺は、森に属する2つの木を連結するすべての辺の中で、重みが最小の辺(u, v)である
 *         (u, v)が連結する2つの木をC1およびC2とする. (u, v)はC1を別の木と連結する軽い辺だから、(u, v)はこの森に対して安全な辺である
 *         各ステップで重みが可能な限り小さい辺を森に加えているから、Kruskalのアルゴリズムは貪欲アルゴリズムである         
 *
 * @note   Kruskalのアルゴリズムの総実行時間はΟ(ElgV)である
 *
 * @param  const graph& G グラフG
 * @return 辺集合Aとその重み(最小全域木の重み)
 */
std::pair<edges_t, weight_t> kruskal(const graph_t& G)
{
    index_t n = G.size();
    disjoint_set ds(static_cast<std::size_t>(n));  // 互いな素な集合族のためのデータ構造を準備
    struct cmp { bool operator()(const edge& e, const edge& f) { return e.w < f.w; } };
    edges_t E;  // グラフGから集合G.Eを取り出す
    for (auto&& es : G) { for (auto&& e : es) { E.push_back(e); } }


    
    weight_t w = 0; edges_t A;             // Aを空集合に初期化し、
    for (index_t v = 0; v < n; v++) {      // 各頂点がそれぞれ1つの木である|V|本の木を生成する
        ds.make_set(v);
    }
    std::sort(E.begin(), E.end(), cmp());  // 重みwの非減少順でG.Eの辺をソートする
    for (auto&& e : E) { // 辺を重みの小さいものから順に検討する
        // このループでは、各辺(u, v)について、端点uとvが同じ木に属するかどうかを調べる
        if (ds.find_set(e.src) != ds.find_set(e.dst)) {  // 両端点が同じ木に属さないならば、
            A.push_back(e); w += e.w;                    // 辺(u, v)をAに加え、
            ds.merge(e.src, e.dst);                      // 2つの木の頂点集合をマージする
        }
    }
    return std::make_pair(A, w);
}



//********************************************************************************
// 名前空間の終端
//********************************************************************************

GRAPH_END



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// エントリポイント
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int main(void)
{
    using namespace std;
    using namespace graph;
    int n;   cin >> n;
    graph_t G(n);

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            int k;
            cin >> k;
            if (k != -1) G[i].emplace_back(i, j, k);
        }
    }

    auto mst = kruskal(G);
    cout << mst.second << endl;
    
    return 0;
}