import sys
input = sys.stdin.readline

def I(): return int(input())
def MI(): return map(int, input().split())
def LI(): return list(map(int, input().split()))

def main():
    import queue
    mod=10**9+7
    N,M,S=MI()
    #各頂点，所持金が０〜N*50までなので，状態すうはN*(N*50+1)
    #頂点iでj枚ならi*(N*50+1)+j
    NN=N*50+1
    ##########################################
    import heapq
    class Dijkstra():
        """
        ・有向 / 無向は問わない(無向の場合は，逆向きの辺もたす)
        ・負のコストがない場合のみ
        ・計算量はO(E log|V|)　
        ・heapを使うことで頂点を走査する必要がなくなる（代わりに，距離更新したものは確定でなくともqueに入れておく）
        """
        
        #最短のpathをたす
        
        
        class Edge():
            #重み付き有向辺
            
            def __init__(self, _to, _cost):
                self.to =_to
                self.cost = _cost
        
        def __init__(self, V):
            #引数Vは頂点数
            self.G = [[] for _ in range(V)] #隣接リストG[u][i]が頂点uのi番目の辺
            self. _E = 0 #辺の数
            self._V = V #頂点数
        
        #proparty - 辺の数
        def E(self):
            return self._E
        
        #proparty - 頂点数
        def V(self):
            return self._V
        
        def add(self, _from, _to, _cost):
            #2頂点と辺のコストを追加
            self.G[_from].append(self.Edge(_to,_cost))
            self._E +=1
            
        def add2(self, _from, _to, _cost):
            #2頂点と辺のコスト（無向）を追加
            self.G[_from].append(self.Edge(_to, _cost))
            self.G[_to].append(self.Edge(_from, _cost))
            self._E +=2
            
        def shortest_path(self,s):#,g):
            #始点sから頂点iまでの最短経路長のリストを返す
            
            que = [] #priority queue
            d = [float("inf")] * self.V()
            prev = [None]*self.V() #prev[j]は，sからjへ最短経路で行くときのjの一つ前の場所
            d[s] = 0
            heapq.heappush(que,(0,s)) #始点の距離と頂点番号をヒープに追加
            
            while len(que)!=0:
                #キューに格納されてある中で一番コストが小さい頂点を取り出す
                cost,v = heapq.heappop(que)
                
                #キューに格納された最短経路長候補がdの距離よりも大きい場合に処理をスキップ
                if d[v] < cost:
                    continue
                    
                #頂点vに隣接する各頂点iに対して，vを経由した場合の距離を計算して，これがd[i]よりも小さい場合に更新
                for i in range(len(self.G[v])):
                    e = self.G[v][i] #vのi個目の隣接辺
                    if d[e.to] > d[v] + e.cost:
                        d[e.to] = d[v] + e.cost #更新
                        prev[e.to] = v
                        heapq.heappush(que,(d[e.to],e.to)) #queに新たな最短経路長候補を追加
            
            """#sからgまでの最短経路
            path = []
            pos = g #今いる場所，ゴールで初期化
            for _ in range(self.V()+1):
                path.append(pos)
                if pos == s:
                    break
                #print("pos:",format(pos))
                pos = prev[pos]
            path.reverse()
            #print(path)"""
                        
            return d#,path
    ########################
    djk=Dijkstra(N*NN)
    
    for i in range(M):
        u,v,a,b=MI()
        u-=1
        v-=1
        for j in range(a,NN):
            djk.add(u*NN+j,v*NN+j-a,b)
            djk.add(v*NN+j,u*NN+j-a,b)
    for i in range(N):
        c,d=MI()
        for j in range(0,NN-c,1):
            djk.add(i*NN+j,i*NN+j+c,d)
            
    dL=djk.shortest_path(min(S,NN-1))
    for i in range(1,N):
        ans=10**20
        for j in range(0,NN):
            ans=min(ans,dL[i*NN+j])
        print(ans)
        
        
    

main()


Measured memory_bytes: 152420