### BUGGY CODE ###

class BellmanFord():
    def __init__(self, N):
        self.N = N
        self.edges = []

    def add(self, u, v, d, directed=False):
        """
        u = from, v = to, d = cost
        directed = Trueのとき、有向グラフである。
        """
        if directed is False:
            self.edges.append([u, v, d])
            self.edges.append([v, u, d])
        else:
            self.edges.append([u, v, d])

    def BellmanFord_search(self, s):
        """
        :param s: 始点
        :return: d[i] 始点sから各点iまでの最短経路
        """
        d = [float('inf') for i in range(self.N)]
        d[s] = 0
        numEdges = len(self.edges)
        while True:
            update = False
            for i in range(numEdges):
                e = self.edges[i]
                # e: 辺iについて [from,to,cost]
                if d[e[0]] != float("inf") and d[e[1]] > d[e[0]] + e[2]:
                    d[e[1]] = d[e[0]] + e[2]
                    update = True
            if not update:
                break
        return d

    def BellmanFord_negative_bool(self, start, numNodes):
        # 負の閉路の検出, Trueなら負の閉路が存在する
        d = [float('inf') for i in range(self.N)]
        d[start] = 0
        numEdges = len(self.edges)
        for i in range(numNodes):
            for j in range(numEdges):
                e = self.edges[j]
                if d[e[1]] > d[e[0]] + e[2]:
                    d[e[1]] = d[e[0]] + e[2]
                    if i == numNodes-1:
                        return True, d
        return False, d
      
n, x, y = [int(i) for i in input().split()]

bf = BellmanFord(n)

for i in range(n-1):
  bf.add(i, i+1, 1)
bf.add(x-1, y-1, 1)

d = []
for i in range(n):
  d += bf.BellmanFord_search(i)

from collections import Counter
c = Counter(d)

for i in range(1, n):
  print(c[i]//2)

### FIXED CODE ###

from collections import Counter

class Dijkstra():
    """ ダイクストラ法
    重み付きグラフにおける単一始点最短路アルゴリズム

    * 使用条件
        - 負のコストがないこと
        - 有向グラフ、無向グラフともにOK
    
    * 計算量はO(E*log(V))

    * ベルマンフォード法より高速なので、負のコストがないならばこちらを使うとよい
    """
    class Edge():
        """ 重み付き有向辺 """
        def __init__(self, _to, _cost):
            self.to = _to
            self.cost = _cost

    def __init__(self, V):
        """ 重み付き有向辺
        無向辺を表現したいときは、_fromと_toを逆にした有向辺を加えればよい

        Args:
            V(int): 頂点の数
        """
        self.G = [[] for i in range(V)]  # 隣接リストG[u][i] := 頂点uのi個目の隣接辺
        self._E = 0  # 辺の数
        self._V = V  # 頂点の数

    @property
    def E(self):
        """ 辺数
        無向グラフのときは、辺数は有向グラフの倍になる
        """
        return self._E
    
    @property
    def V(self):
        """ 頂点数 """
        return self._V
    
    def add(self, _from, _to, _cost):
        """ 2頂点と、辺のコストを追加する """
        self.G[_from].append(self.Edge(_to, _cost))
        self.G[_to].append(self.Edge(_from, _cost))
        self._E += 1
        
    def shortest_path(self, s):
        """ 始点sから頂点iまでの最短路を格納したリストを返す 
        Args:
            s(int): 始点s
        Returns:
            d(list): d[i] := 始点sから頂点iまでの最短コストを格納したリスト。
                     到達不可の場合、値はfloat("inf")
        """
        import heapq
        que = []  # プライオリティキュー（ヒープ木）
        d = [float("inf")] * self.V
        d[s] = 0
        heapq.heappush(que, (0, s))  # 始点の(最短距離, 頂点番号)をヒープに追加する

        while len(que) != 0:
            cost, v = heapq.heappop(que)
            # キューに格納されている最短経路の候補がdの距離よりも大きければ、他の経路で最短経路が存在するので、処理をスキップ
            if d[v] < cost: continue

            for i in range(len(self.G[v])):
                # 頂点vに隣接する各頂点に関して、頂点vを経由した場合の距離を計算し、今までの距離(d)よりも小さければ更新する
                e = self.G[v][i]  # vのi個目の隣接辺e
                if d[e.to] > d[v] + e.cost:
                    d[e.to] = d[v] + e.cost  # dの更新
                    heapq.heappush(que, (d[e.to], e.to))  # キューに新たな最短経路の候補(最短距離, 頂点番号)の情報をpush
        return d
      
n, x, y = [int(i) for i in input().split()]

dij = Dijkstra(n)

for i in range(n-1):
  dij.add(i, i+1, 1)
dij.add(x-1, y-1, 1)

c = Counter([])
for i in range(n):
  c.update(dij.shortest_path(i))

for i in range(1, n):
  print(c[i]//2)