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++: #include<iostream>
#include<queue>//std::priority_queueを使うために必要です
#include<functional>//デフォルトでpriority_queueは大きい方から出すので、それを逆にするために必要　つまり呪文
#include<vector>//隣接リストの実装や、priority_queueでの呪文に必要

using namespace std;

typedef long long ll;

typedef pair<int, int> P;//priority_queueは距離が小さい順に出力するが、
						 //その際どの頂点なのかがわかるようにstd::pair<int, int>をpriority_queueの保管するデータ型にする

						 //std::pair<int, int>でもいいのだけど、priority_queueのデータ型と紛らわしいので
						 //新しい辺用の構造体を作った。
struct Edge {
	ll to, cost;
	Edge(ll a, ll b) { to = a, cost = b; }
};
//適当な大きな数　本当に適当なのか・・・？
const ll INF = 1145141919810893;
//隣接リストを補完するための二次元ベクター　データ型は先ほど作ったEdge
vector<vector<Edge>> E;
int N;
vector<ll> dis;

void djk(int s) {
	//priority_queueを作る。データ型はstd::pair<int, int>で、
	//<頂点での仮の距離, 頂点>を保存する。
	//降順のpriority_queueはstd::priority_queue<P> pq;で書く
	//今回は昇順なので、下のような呪文が必要
	priority_queue<P, vector<P>, greater<P>> pq;

	//距離を全部INFで埋めておく
	for (int i = 0; i < N; i++)dis[i] = INF;

	//始点の距離は当然0
	pq.push(P(0, s));
	dis[s] = 0;

	//仮の距離候補が存在してる限り、更新などのルーチンを行う。
	while (pq.size()) {
		//このように書くと、priority_queueの一番上、
		//つまりここでは一番小さいものを *読める* (データは取り出したことにはならない)
		P now = pq.top();
		//可読性のために、変数でリネームする
		int pos = now.second, total_dis = now.first;
		//このように書くと、priority_queueの一番上から1つデータを *取り出せる* 
		pq.pop();

		//ここに来るのは、仮の距離候補のうちの最短だが、
		//それがすでに確定してる距離候補より小さいなら無視して次を見る
		if (dis[pos] < total_dis) continue;

		//今の頂点から行けるすべての頂点についてみる
		for (int i = 0; i < E[pos].size(); i++) {
			//可読性のために変数でリネーム
			Edge next = E[pos][i];
			//行先の現時点での距離よりも今の頂点からの方が近いとき、更新する。

			if (dis[next.to] > dis[pos] + next.cost) {
				dis[next.to] = dis[pos] + next.cost;
				//しかし、これも暫定の距離で本当かどうかわからない
				//いったんpriority_queueに挿入して、それが取り出されたときに
				//この頂点で一番近いとき、はじめてそれが確定になる
				pq.push(P(dis[next.to], next.to));
			}
		}
	}
}

int main() {
	
	//N個の頂点
	cin >> N;
	//隣接リストのE[a][b] := 頂点aのb本目(0-idx)の辺　となるので、まずEのサイズをNにする必要がある
	E.resize(N);
	//dis[a] := 始点から頂点aまでの最短距離　今回は始点Sは自由に指定できるようにした
	dis.resize(N);
	for (int i = 0; i < N; i++) {
		int u;
		int k;
		cin >> u >> k;
		for (int j = 0; j < k; j++) {
			int v;
			ll c;
			cin >> v >> c;
			E[u].push_back(Edge(v, c));
		}

	}
	djk(0);//djk(a) := 0-idxの頂点aを始点として、ほかの点との最短距離を求める
	
	for (int i = 0; i < N; i++) {
		cout << i << " " << dis[i] << endl;
	}

	return 0;
}

C++: //ALDS1_12_C:Single_Source_Shortest Path II
//C++
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
static const int MAX=10000;
static const int INFTY=(1<<20);
static const int WHITE=0;
static const int GRAY=1;
static const int BLACK=2;
int n;
vector<pair<int,int> >adj[MAX];//加?有向?的?接表表示法
void dijkstra(){
    priority_queue<pair<int,int> > PQ;
    int color[MAX];
    int d[MAX];
    for(int i=0;i<n;i++){
        d[i]=INFTY;
        color[i]=WHITE;
    }
    d[0]=0;
    PQ.push(make_pair(0,0));
    color[0]=GRAY;
    while(!PQ.empty()){
        pair<int,int> f=PQ.top();PQ.pop();
        int u=f.second;
        color[u]=BLACK;
        //取出最小?，如果不是最短路径?忽略
        if(d[u]<f.first*(-1))continue;
        for(int j=0;j<adj[u].size();j++){
            int v=adj[u][j].first;
            if(color[v]==BLACK)continue;
            if(d[v]>d[u]+adj[u][j].second){
                d[v]=d[u]+adj[u][j].second;
                //priority_queue priority_queue 默??先最大?，因此要乘以-1.
                PQ.push(make_pair(d[v]*(-1),v));
                color[v]=GRAY; 
            }
        } 
    }
    for(int i=0;i<n;i++){
        cout<<i<<" "<<(d[i]==INFTY?-1:d[i])<<endl;
    }
}
int main(){
    int k,u,v,c;
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>u>>k;
        for(int j=0;j<k;j++){
            cin>>v>>c;//1 此?写成cin>>v>>v; ?了会 
            adj[u].push_back(make_pair(v,c));
        }
    }
    dijkstra();
    return 0;
}