Go: // ダイクストラのアルゴリズム
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 {
	num       int         // 頂点の番号
	weights   map[int]int // 重みMAP
	parent    *node       // MSTへの重み最小の親
	distFromS int         // 始点からの距離
	color     color
}

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

	nodes := make([]*node, n)
	for i := 0; i < n; i++ {
		weights := eAtoi((strings.Fields(eGetline(scanner))))
		v := &node{weights[0], make(map[int]int, weights[1]), nil, math.MaxInt32, white}
		for j := 0; j < weights[1]; j++ {
			k := weights[j*2+2] // 相手の頂点名
			w := weights[j*2+3] // 重み
			v.weights[k] = w
		}
		nodes[i] = v
	}

	// 初回はnode[0]がMSTに入るように
	nodes[0].distFromS = 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

		var minNode *node
		min := math.MaxInt32
		for _, v := range nodes {
			if v.color == mst {
				continue
			}
			if v.distFromS < min {
				min = v.distFromS
				minNode = v
			}
		}
		if minNode == nil {
			// すべて完了している.
			break
		}

		// MSTに追加する頂点決定
		minNode.color = mst

		// fmt.Printf(">[%v]\n", minNode)
		// MSTに属していない頂点それぞれについて,Startからの最小の重みの距離を更新
		for i, v := range nodes {
			if v.color == mst {
				continue
			}
			w, ok := minNode.weights[i]
			if !ok {
				// minNodeと接してない
				continue
			}

			if minNode.distFromS+w < v.distFromS {
				// minNode経由の距離がもっとも重みが少ないので親を変更
				v.distFromS = minNode.distFromS + w
				v.parent = minNode
				// fmt.Printf("[%v %v]\n", v, minNode)
			}
		}
		// fmt.Printf("<\n")
	}

	for i, v := range nodes {
		fmt.Printf("%d %d\n", i, v.distFromS)
	}
}

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++: // 単一始点最短経路 ( ダイクストラ法 )
#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 = 100;
static const int INFTY = (1 <<21);

static const int NO = 0;
static const int YES = 1;

// グラフ情報を保持する配列
int ary_graph[MAX_N + 1][MAX_N + 1];
// 辺の関係を保持する配列
vector<int> v_connection[MAX_N];
// スタートからの距離を保持する配列
int ary_distance[MAX_N + 1];
// 各頂点の状態を保持する配列 ( 確定 or 未確定 )
int ary_vertex[MAX_N];

void Dijkstra_Method(int start_v, int all_v);

int main(void)
{

    int n, u, k, v, c;

    for(int i = 0; i < MAX_N + 1; i++)
    {
        ary_vertex[i] = NO;

        // 全頂点のスタートからの距離を無限大とする
        ary_distance[i] = INFTY;

        for(int j = 0; j < MAX_N + 1; j++)
        {
            // 配列の初期化
            ary_graph[i][j] = INFTY;
        }
    }

    cin >> n;

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

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

            // 隣接行列の設定
            ary_graph[u][v] = c;
            // 辺の関係の保存
            v_connection[u].push_back(v);
        }
    }

    Dijkstra_Method(0, n);

    // 結果の表示
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        cout << i << " " << ary_distance[i] << endl;;
    }

    return 0;
}

// ダイクストラ法を実施する関数
// start_v : スタートする頂点のNo.
// all_v   : 全頂点の数
void Dijkstra_Method(int start_v, int all_v)
{
    int vertex_num = 0;
    int ele, confirm_v, tmp_distance;
    int min_distance, min_v;

    // スタート地点の距離はゼロとする
    ary_distance[start_v] = 0;
    // 確定した頂点を設定
    confirm_v = start_v;

    // 全頂点のスタートからの距離が確定するまで, ループを継続する
    while( vertex_num != all_v )
    {

        min_v = INFTY;
        min_distance = INFTY;

        // 確定した頂点から, [直接つながっている] かつ [未確定]の頂点の距離を計算する
        for(int i = 0; i < v_connection[confirm_v].size(); i++)
        {
            // 辺のつながっている頂点No.
            ele = v_connection[confirm_v][i];

            // confirm_v の頂点を経由した場合の距離 ( 経由する頂点までの距離 + 辺の重み )
            tmp_distance = ary_distance[confirm_v] + ary_graph[confirm_v][ele];

            if( ary_vertex[ele] == NO && tmp_distance < ary_distance[ele] )
            {
                // 最小値で距離情報を更新する
                ary_distance[ele] = tmp_distance;
            }

            if( min_distance > tmp_distance )
            {
                // confirm_v の頂点から, 最小距離の頂点を探す
                min_distance = tmp_distance;
                min_v = ele;
            }
        }

        // 次に進むべき頂点の確定
        if( min_v != INFTY )
        {
            confirm_v = min_v;
            ary_vertex[confirm_v] = YES;
        }

        vertex_num++;

    }

    return;
}