n, m, s, t = list(map(int, input().split()))



yen_edge = [[] for _ in range(n)]

snuke_edge = [[] for _ in range(n)]



for _ in range(m):

	u, v, a, b = list(map(int, input().split()))

	yen_edge[u - 1].append([v - 1, a])

	yen_edge[v - 1].append([u - 1, a])

	snuke_edge[u - 1].append([v - 1, b])

	snuke_edge[v - 1].append([u - 1, b])



import heapq



class Dijkstra(object):

    def dijkstra(self, lst, start, goal=None):

        '''

        ダイクストラアルゴリズムによる最短経路を求めるメソッド

        入力

        adj: adj[i][j]の値が頂点iから頂点jまでの距離(頂点iから頂点jに枝がない場合，値はfloat('inf'))となるような2次元リスト(正方行列)

        start: 始点のID

        lst: 隣接リスト

        goal: オプション引数．終点のID

        出力

        goalを引数に持つ場合，startからgoalまでの最短経路を格納したリストを返す

        持たない場合は，startから各頂点までの最短距離を格納したリストを返す

        >>> d = Dijkstra()

        >>> d.dijkstra([[float('inf'), 2, 4, float('inf'), float('inf')], [2, float('inf'), 3, 5, float('inf')], [4, 3, float('inf'), 1, 4], [float('inf'), 5, 1, float('inf'), 3], [float('inf'), float('inf'), 4, 3, float('inf')]], 0)

        [0, 2, 4, 5, 8] # 例えば，始点0から頂点3までの最短距離は5となる

        >>> d.dijkstra([[float('inf'), 2, 4, float('inf'), float('inf')], [2, float('inf'), 3, 5, float('inf')], [4, 3, float('inf'), 1, 4], [float('inf'), 5, 1, float('inf'), 3], [float('inf'), float('inf'), 4, 3, float('inf')]], 0, goal=4)

        [0, 2, 4] # 頂点0から頂点4までの最短経路は0 -> 2 -> 4となる

        '''

        num = len(lst)         # グラフのノード数

        dist = [float('inf') for i in range(num)] # 始点から各頂点までの最短距離を格納する

        prev = [float('inf') for i in range(num)] # 最短経路における，その頂点の前の頂点のIDを格納する

        

        dist[start] = 0

        q = []                  # プライオリティキュー．各要素は，(startからある頂点vまでの仮の距離, 頂点vのID)からなるタプル

        heapq.heappush(q, (0, start)) # 始点をpush



        while len(q) != 0:

            prov_cost, src = heapq.heappop(q) # pop

            

            # プライオリティキューに格納されている最短距離が，現在計算できている最短距離より大きければ，distの更新をする必要はない

            if dist[src] < prov_cost:

                continue



            # 他の頂点の探索

            # for dest in range(num):

            for dest in lst[src]:

                # cost = adj[src][dest]

                cost = dest[1]

                # if dist[dest] > dist[src] + cost:

                if dist[dest[0]] > dist[src] + cost:

                	# dist[dest] = dist[src] + cost # distの更新

                	dist[dest[0]] = dist[src] + cost

                    # heapq.heappush(q, (dist[dest], dest)) # キューに新たな仮の距離の情報をpush

                	heapq.heappush(q, (dist[dest[0]], dest[0]))

                    # prev[dest] = src                      # 前の頂点を記録

                	prev[dest[0]] = src

         

        # 以下は経路を返すプログラム           

        # if goal is not None:

        #     return self.get_path(goal, prev)

        if goal is not None:

        	return dist[goal]



        else:

            return dist



    def get_path(self, goal, prev):

        '''

        始点startから終点goalまでの最短経路を求める

        '''

        path = [goal]           # 最短経路

        dest = goal



        # 終点から最短経路を逆順に辿る

        while prev[dest] != float('inf'):

            path.append(prev[dest])

            dest = prev[dest]



        # 経路をreverseして出力

        return list(reversed(path))



d = Dijkstra()

yen = d.dijkstra(yen_edge, s - 1)

snuke = d.dijkstra(snuke_edge, t - 1)

ans_list = []



for i in range(n):

	ans_list.append(yen[i] + snuke[i])



ans = []



ans.append(10 ** 15 - ans_list[n - 1])



for i in range(1, n):

	if ans_list[n - i - 1] > ans_list[n - i]:

		ans_list[n - i - 1] = ans_list[n - i]

	ans.append(10 ** 15 - ans_list[n - i - 1])



for i in range(n - 1, -1, -1):

	print((ans[i]))
import heapq, sys

def input():

    return sys.stdin.readline()[:-1]



n, m, s, t = list(map(int, input().split()))



yen_edge = [[] for _ in range(n)]

snuke_edge = [[] for _ in range(n)]



for _ in range(m):

	u, v, a, b = list(map(int, input().split()))

	yen_edge[u - 1].append([v - 1, a])

	yen_edge[v - 1].append([u - 1, a])

	snuke_edge[u - 1].append([v - 1, b])

	snuke_edge[v - 1].append([u - 1, b])



class DijkstraList():

    #隣接リスト版

    #同一頂点の複数回探索を防ぐため訪問した頂点数を変数cntで持つ

    def __init__(self, adj, start):

        self.list = adj

        self.start = start

        self.size = len(adj)



    def solve(self):

        self.dist = [float("inf") for _ in range(self.size)]

        self.dist[self.start] = 0

        self.prev = [-1 for _ in range(self.size)]

        self.q = []

        self.cnt = 0



        heapq.heappush(self.q, (0, self.start))



        while self.q and self.cnt < self.size:

            u_dist, u = heapq.heappop(self.q)

            if self.dist[u] < u_dist:

                continue

            for v, w in self.list[u]:

                if self.dist[v] > u_dist + w:

                    self.dist[v] = u_dist + w

                    self.prev[v] = u

                    heapq.heappush(self.q, (self.dist[v], v))



            self.cnt += 1



        return



    def distance(self, goal):

        return self.dist[goal]



    def path(self, goal):

        self.path = [goal]

        while self.path[-1] != self.start:

            self.path.append(self.prev[self.path[-1]])

        return self.path[::-1]



yen = DijkstraList(yen_edge, s - 1)

snuke = DijkstraList(snuke_edge, t - 1)

yen.solve()

snuke.solve()

ans_list = []



for i in range(n):

	ans_list.append(yen.distance(i) + snuke.distance(i))



ans = []



ans.append(10 ** 15 - ans_list[n - 1])



for i in range(1, n):

	if ans_list[n - i - 1] > ans_list[n - i]:

		ans_list[n - i - 1] = ans_list[n - i]

	ans.append(10 ** 15 - ans_list[n - i - 1])



for i in range(n - 1, -1, -1):

	print((ans[i]))
n, m, s, t = list(map(int, input().split()))
yen_edge = [[] for _ in range(n)]
snuke_edge = [[] for _ in range(n)]
for _ in range(m):
    u, v, a, b = list(map(int, input().split()))
    yen_edge[u - 1].append([v - 1, a])
    yen_edge[v - 1].append([u - 1, a])
    snuke_edge[u - 1].append([v - 1, b])
    snuke_edge[v - 1].append([u - 1, b])
import heapq


class Dijkstra(object):
    def dijkstra(self, lst, start, goal=None):
        """
        ダイクストラアルゴリズムによる最短経路を求めるメソッド
        入力
        adj: adj[i][j]の値が頂点iから頂点jまでの距離(頂点iから頂点jに枝がない場合，値はfloat('inf'))となるような2次元リスト(正方行列)
        start: 始点のID
        lst: 隣接リスト
        goal: オプション引数．終点のID
        出力
        goalを引数に持つ場合，startからgoalまでの最短経路を格納したリストを返す
        持たない場合は，startから各頂点までの最短距離を格納したリストを返す
        >>> d = Dijkstra()
        >>> d.dijkstra([[float('inf'), 2, 4, float('inf'), float('inf')], [2, float('inf'), 3, 5, float('inf')], [4, 3, float('inf'), 1, 4], [float('inf'), 5, 1, float('inf'), 3], [float('inf'), float('inf'), 4, 3, float('inf')]], 0)
        [0, 2, 4, 5, 8] # 例えば，始点0から頂点3までの最短距離は5となる
        >>> d.dijkstra([[float('inf'), 2, 4, float('inf'), float('inf')], [2, float('inf'), 3, 5, float('inf')], [4, 3, float('inf'), 1, 4], [float('inf'), 5, 1, float('inf'), 3], [float('inf'), float('inf'), 4, 3, float('inf')]], 0, goal=4)
        [0, 2, 4] # 頂点0から頂点4までの最短経路は0 -> 2 -> 4となる
        """
        num = len(lst)  # グラフのノード数
        dist = [float("inf") for i in range(num)]  # 始点から各頂点までの最短距離を格納する
        prev = [float("inf") for i in range(num)]  # 最短経路における，その頂点の前の頂点のIDを格納する
        dist[start] = 0
        q = []  # プライオリティキュー．各要素は，(startからある頂点vまでの仮の距離, 頂点vのID)からなるタプル
        heapq.heappush(q, (0, start))  # 始点をpush
        while len(q) != 0:
            prov_cost, src = heapq.heappop(q)  # pop
            # プライオリティキューに格納されている最短距離が，現在計算できている最短距離より大きければ，distの更新をする必要はない
            if dist[src] < prov_cost:
                continue
            # 他の頂点の探索
            # for dest in range(num):
            for dest in lst[src]:
                # cost = adj[src][dest]
                cost = dest[1]
                # if dist[dest] > dist[src] + cost:
                if dist[dest[0]] > dist[src] + cost:
                    # dist[dest] = dist[src] + cost # distの更新
                    dist[dest[0]] = dist[src] + cost
                    # heapq.heappush(q, (dist[dest], dest)) # キューに新たな仮の距離の情報をpush
                    heapq.heappush(q, (dist[dest[0]], dest[0]))
                    # prev[dest] = src                      # 前の頂点を記録
                    prev[dest[0]] = src
        # 以下は経路を返すプログラム
        # if goal is not None:
        #     return self.get_path(goal, prev)
        if goal is not None:
            return dist[goal]
        else:
            return dist

    def get_path(self, goal, prev):
        """
        始点startから終点goalまでの最短経路を求める
        """
        path = [goal]  # 最短経路
        dest = goal
        # 終点から最短経路を逆順に辿る
        while prev[dest] != float("inf"):
            path.append(prev[dest])
            dest = prev[dest]
        # 経路をreverseして出力
        return list(reversed(path))


d = Dijkstra()
yen = d.dijkstra(yen_edge, s - 1)
snuke = d.dijkstra(snuke_edge, t - 1)
ans_list = []
for i in range(n):
    ans_list.append(yen[i] + snuke[i])
ans = []
ans.append(10**15 - ans_list[n - 1])
for i in range(1, n):
    if ans_list[n - i - 1] > ans_list[n - i]:
        ans_list[n - i - 1] = ans_list[n - i]
    ans.append(10**15 - ans_list[n - i - 1])
for i in range(n - 1, -1, -1):
    print((ans[i]))

import heapq, sys


def input():
    return sys.stdin.readline()[:-1]


n, m, s, t = list(map(int, input().split()))
yen_edge = [[] for _ in range(n)]
snuke_edge = [[] for _ in range(n)]
for _ in range(m):
    u, v, a, b = list(map(int, input().split()))
    yen_edge[u - 1].append([v - 1, a])
    yen_edge[v - 1].append([u - 1, a])
    snuke_edge[u - 1].append([v - 1, b])
    snuke_edge[v - 1].append([u - 1, b])


class DijkstraList:
    # 隣接リスト版
    # 同一頂点の複数回探索を防ぐため訪問した頂点数を変数cntで持つ
    def __init__(self, adj, start):
        self.list = adj
        self.start = start
        self.size = len(adj)

    def solve(self):
        self.dist = [float("inf") for _ in range(self.size)]
        self.dist[self.start] = 0
        self.prev = [-1 for _ in range(self.size)]
        self.q = []
        self.cnt = 0
        heapq.heappush(self.q, (0, self.start))
        while self.q and self.cnt < self.size:
            u_dist, u = heapq.heappop(self.q)
            if self.dist[u] < u_dist:
                continue
            for v, w in self.list[u]:
                if self.dist[v] > u_dist + w:
                    self.dist[v] = u_dist + w
                    self.prev[v] = u
                    heapq.heappush(self.q, (self.dist[v], v))
            self.cnt += 1
        return

    def distance(self, goal):
        return self.dist[goal]

    def path(self, goal):
        self.path = [goal]
        while self.path[-1] != self.start:
            self.path.append(self.prev[self.path[-1]])
        return self.path[::-1]


yen = DijkstraList(yen_edge, s - 1)
snuke = DijkstraList(snuke_edge, t - 1)
yen.solve()
snuke.solve()
ans_list = []
for i in range(n):
    ans_list.append(yen.distance(i) + snuke.distance(i))
ans = []
ans.append(10**15 - ans_list[n - 1])
for i in range(1, n):
    if ans_list[n - i - 1] > ans_list[n - i]:
        ans_list[n - i - 1] = ans_list[n - i]
    ans.append(10**15 - ans_list[n - i - 1])
for i in range(n - 1, -1, -1):
    print((ans[i]))

+import heapq, sys + + +def input(): +    return sys.stdin.readline()[:-1] + + -import heapq -class Dijkstra(object): -    def dijkstra(self, lst, start, goal=None): -        """ -        ダイクストラアルゴリズムによる最短経路を求めるメソッド -        入力 -        adj: adj[i][j]の値が頂点iから頂点jまでの距離(頂点iから頂点jに枝がない場合，値はfloat('inf'))となるような2次元リスト(正方行列) -        start: 始点のID -        lst: 隣接リスト -        goal: オプション引数．終点のID -        出力 -        goalを引数に持つ場合，startからgoalまでの最短経路を格納したリストを返す -        持たない場合は，startから各頂点までの最短距離を格納したリストを返す -        >>> d = Dijkstra() -        >>> d.dijkstra([[float('inf'), 2, 4, float('inf'), float('inf')], [2, float('inf'), 3, 5, float('inf')], [4, 3, float('inf'), 1, 4], [float('inf'), 5, 1, float('inf'), 3], [float('inf'), float('inf'), 4, 3, float('inf')]], 0) -        [0, 2, 4, 5, 8] # 例えば，始点0から頂点3までの最短距離は5となる -        >>> d.dijkstra([[float('inf'), 2, 4, float('inf'), float('inf')], [2, float('inf'), 3, 5, float('inf')], [4, 3, float('inf'), 1, 4], [float('inf'), 5, 1, float('inf'), 3], [float('inf'), float('inf'), 4, 3, float('inf')]], 0, goal=4) -        [0, 2, 4] # 頂点0から頂点4までの最短経路は0 -> 2 -> 4となる -        """ -        num = len(lst)  # グラフのノード数 -        dist = [float("inf") for i in range(num)]  # 始点から各頂点までの最短距離を格納する -        prev = [float("inf") for i in range(num)]  # 最短経路における，その頂点の前の頂点のIDを格納する -        dist[start] = 0 -        q = []  # プライオリティキュー．各要素は，(startからある頂点vまでの仮の距離, 頂点vのID)からなるタプル -        heapq.heappush(q, (0, start))  # 始点をpush -        while len(q) != 0: -            prov_cost, src = heapq.heappop(q)  # pop -            # プライオリティキューに格納されている最短距離が，現在計算できている最短距離より大きければ，distの更新をする必要はない -            if dist[src] < prov_cost: +class DijkstraList: +    # 隣接リスト版 +    # 同一頂点の複数回探索を防ぐため訪問した頂点数を変数cntで持つ +    def __init__(self, adj, start): +        self.list = adj +        self.start = start +        self.size = len(adj) + +    def solve(self): +        self.dist = [float("inf") for _ in range(self.size)] +        self.dist[self.start] = 0 +        self.prev = [-1 for _ in range(self.size)] +        self.q = [] +        self.cnt = 0 +        heapq.heappush(self.q, (0, self.start)) +        while self.q and self.cnt < self.size: +            u_dist, u = heapq.heappop(self.q) +            if self.dist[u] < u_dist: -            # 他の頂点の探索 -            # for dest in range(num): -            for dest in lst[src]: -                # cost = adj[src][dest] -                cost = dest[1] -                # if dist[dest] > dist[src] + cost: -                if dist[dest[0]] > dist[src] + cost: -                    # dist[dest] = dist[src] + cost # distの更新 -                    dist[dest[0]] = dist[src] + cost -                    # heapq.heappush(q, (dist[dest], dest)) # キューに新たな仮の距離の情報をpush -                    heapq.heappush(q, (dist[dest[0]], dest[0])) -                    # prev[dest] = src                      # 前の頂点を記録 -                    prev[dest[0]] = src -        # 以下は経路を返すプログラム -        # if goal is not None: -        #     return self.get_path(goal, prev) -        if goal is not None: -            return dist[goal] -        else: -            return dist +            for v, w in self.list[u]: +                if self.dist[v] > u_dist + w: +                    self.dist[v] = u_dist + w +                    self.prev[v] = u +                    heapq.heappush(self.q, (self.dist[v], v)) +            self.cnt += 1 +        return -    def get_path(self, goal, prev): -        """ -        始点startから終点goalまでの最短経路を求める -        """ -        path = [goal]  # 最短経路 -        dest = goal -        # 終点から最短経路を逆順に辿る -        while prev[dest] != float("inf"): -            path.append(prev[dest]) -            dest = prev[dest] -        # 経路をreverseして出力 -        return list(reversed(path)) +    def distance(self, goal): +        return self.dist[goal] + +    def path(self, goal): +        self.path = [goal] +        while self.path[-1] != self.start: +            self.path.append(self.prev[self.path[-1]]) +        return self.path[::-1] -d = Dijkstra() -yen = d.dijkstra(yen_edge, s - 1) -snuke = d.dijkstra(snuke_edge, t - 1) +yen = DijkstraList(yen_edge, s - 1) +snuke = DijkstraList(snuke_edge, t - 1) +yen.solve() +snuke.solve() -    ans_list.append(yen[i] + snuke[i]) +    ans_list.append(yen.distance(i) + snuke.distance(i))