# Original solution
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]))

# Optimized solution
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]))