Go: package main

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

const (
	WHITE int = iota
	GRAY
	BLACK
)

type graph struct {
	G [][]int
	C []int
	D []int
	P []int
}

var INFTY = 1 << 32

func constructGraph() *graph {
	sc := bufio.NewScanner(os.Stdin)
	sc.Scan()
	n, _ := strconv.Atoi(sc.Text())

	g := make([][]int, n)
	c := make([]int, n)
	d := make([]int, n)
	p := make([]int, n)

	for i := 0; i < n; i++ {
		sc.Scan()
		fields := strings.Fields(sc.Text())
		g[i] = toIntSlice(fields)
	}

	return &graph{g, c, d, p}
}

func (g *graph) initMst() {
	for i := 0; i < len(g.G); i++ {
		g.C[i] = WHITE
		g.D[i] = INFTY
	}
	g.D[0] = 0
	g.P[0] = -1
}

func (g *graph) primMst() int {
	g.initMst()

	var u int
	for {
		mincost := INFTY
		for i := 0; i < len(g.G); i++ {
			if g.C[i] != BLACK && g.D[i] < mincost {
				mincost = g.D[i]
				u = i
			}
		}

		if mincost == INFTY {
			break
		}

		g.C[u] = BLACK

		for i := 0; i < len(g.G); i++ {
			if g.C[i] != BLACK && g.existEdge(u, i) {
				if g.G[u][i] < g.D[i] {
					g.D[i] = g.G[u][i]
					g.P[i] = u
				}
			}
		}
	}

	totalCost := 0
	for _, cost := range g.D {
		totalCost += cost
	}
	return totalCost
}

func (g *graph) existEdge(u, v int) bool {
	return g.G[u][v] != INFTY && g.G[v][u] != INFTY
}

func toIntSlice(s []string) []int {
	a := make([]int, len(s))
	for i, v := range s {
		num, _ := strconv.Atoi(v)
		if num == -1 {
			num = INFTY
		}
		a[i] = num
	}
	return a
}

func main() {
	g := constructGraph()
	fmt.Println(g.primMst())
}

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
 * @date  作成日     : 2016/02/16
 * @date  最終更新日 : 2016/02/16
 */



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// 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
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#define GRAPH_BEGIN namespace graph {
#define GRAPH_END   }



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



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// 構造体の定義
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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    */



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 */
    };
}



/**
 * @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  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() : 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) : src(src), dst(dst), w(1) {}
    edge(index_t src, index_t dst, weight_t w) : src(src), dst(dst), w(w) {}
};



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 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
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GRAPH_END



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

    explicit disjointset(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 makeset(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(findset(x), findset(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のランク > yのランクならば、
            p[y] = x;             // yの親はxを指す
        }
        else {                    // xのランク <= yのランクならば、 
            p[x] = y;             // xの親はyを指す
            
            if (rank[x] == rank[y]) {   // xのランク == yのランクならば、
                rank[y] = rank[y] + 1;  // yのランクをひとつ増やす
            }
        }
    }

    /**
     * @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 findset(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] = findset(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
//****************************************

GRAPH_BEGIN



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// 関数の定義
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/**
 * @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)
{
    std::int32_t n = G.size();
    disjointset 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.makeset(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.findset(e.src) != ds.findset(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



int main(void)
{
    using namespace std;
    using namespace graph;
    int n;   cin >> n;
    graph G; G.lst.resize(n);

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

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