### BUGGY CODE ###

n, m, s, t = map(int, input().split())
s, t = s-1, t-1
route_yen = [[0 for i in range(n)] for j in range(n)]
route_snook = [[0 for i in range(n)] for j in range(n)]
for i in range(m):
    ui, vi, ai, bi = map(int, input().split())
    ui, vi = vi-1, ui-1
    route_yen[ui][vi], route_yen[vi][ui] = ai, ai
    route_snook[ui][vi], route_snook[vi][ui] = bi, bi

node_num = n #ノードの数

unsearched_nodes = list(range(node_num)) # 未探索ノード
distance_yen = [10**15] * node_num # ノードごとの距離のリスト
previous_nodes = [-1] * node_num # 最短経路でそのノードのひとつ前に到達するノードのリスト
distance_yen[s] = 0 # 初期のノードの距離は0とする

# @GDaigo さんのコメントより関数の追加 2017/03/18
def get_target_min_index(min_index, distance, unsearched_nodes):
    start = 0
    while True:
        index = distance.index(min_index, start)
        found = index in unsearched_nodes
        if found:
            return index
        else:
            start = index + 1

while(len(unsearched_nodes) != 0): #未探索ノードがなくなるまで繰り返す
    # まず未探索ノードのうちdistanceが最小のものを選択する
    posible_min_distance = 10**15 # 最小のdistanceを見つけるための一時的なdistance。初期値は inf に設定。
    for node_index in unsearched_nodes: # 未探索のノードのループ
        if posible_min_distance > distance_yen[node_index]: 
            posible_min_distance = distance_yen[node_index] # より小さい値が見つかれば更新
    target_min_index = get_target_min_index(posible_min_distance, distance_yen, unsearched_nodes) # 未探索ノードのうちで最小のindex番号を取得
    unsearched_nodes.remove(target_min_index) # ここで探索するので未探索リストから除去

    target_edge = route_yen[target_min_index] # ターゲットになるノードからのびるエッジのリスト
    for index, route_dis in enumerate(target_edge):
        if route_dis != 0:
            if distance_yen[index] > (distance_yen[ target_min_index] + route_dis):
                distance_yen[index] = distance_yen[ target_min_index] + route_dis # 過去に設定されたdistanceよりも小さい場合はdistanceを更新
                previous_nodes[index] =  target_min_index #　ひとつ前に到達するノードのリストも更新


unsearched_nodes = list(range(node_num)) # 未探索ノード
distance_snook = [10**15] * node_num # ノードごとの距離のリスト
previous_nodes = [-1] * node_num # 最短経路でそのノードのひとつ前に到達するノードのリスト
distance_snook[t] = 0 # 初期のノードの距離は0とする

while(len(unsearched_nodes) != 0): #未探索ノードがなくなるまで繰り返す
    # まず未探索ノードのうちdistanceが最小のものを選択する
    posible_min_distance = 10**15 # 最小のdistanceを見つけるための一時的なdistance。初期値は inf に設定。
    for node_index in unsearched_nodes: # 未探索のノードのループ
        if posible_min_distance > distance_snook[node_index]: 
            posible_min_distance = distance_snook[node_index] # より小さい値が見つかれば更新
    target_min_index = get_target_min_index(posible_min_distance, distance_snook, unsearched_nodes) # 未探索ノードのうちで最小のindex番号を取得
    unsearched_nodes.remove(target_min_index) # ここで探索するので未探索リストから除去

    target_edge = route_snook[target_min_index] # ターゲットになるノードからのびるエッジのリスト
    for index, route_dis in enumerate(target_edge):
        if route_dis != 0:
            if distance_snook[index] > (distance_snook[ target_min_index] + route_dis):
                distance_snook[index] = distance_snook[ target_min_index] + route_dis # 過去に設定されたdistanceよりも小さい場合はdistanceを更新
                previous_nodes[index] =  target_min_index #　ひとつ前に到達するノードのリストも更新


ans_lst = [0 for i in range(n)]
temp_min = 10**15
for i in range(n)[::-1]:
    now = distance_yen[i] + distance_snook[i]
    temp_min = min(temp_min, now)
    ans_lst[i] = 10**15 - temp_min

for i in range(n):
    print(ans_lst[i])

### FIXED CODE ###

'''
1つの始点から全頂点への最短距離を求めるアルゴリズム
辺の数E,頂点の数Vに対し、O((E+V)log(V))
edge[u]=[(d1, v1), (d2, v2), ...]が頂点uと頂点viに距離diの辺があることを表す隣接リストが入力
無向グラフにて検証済み。有効グラフのたぶんいけるので確認したらここを書き換えて欲しい。
'''

from heapq import heappush, heappop

INF = 10**15
 
def dijkstra(s, edges):
    que = []
    d = [INF] * n
    d[s] = 0
    heappush(que, (0, s))

    while len(que) > 0:
        (c, v) = heappop(que)
        if d[v] < c:
            continue
        for (cc, w) in edges[v]:
            if d[w] > d[v] + cc:
                d[w] = d[v] + cc
                heappush(que, (d[w], w))

    return d

n, m, s, t = map(int, input().split())
s, t = s-1, t-1
yen_edge = [[] for i in range(n)]
snook_edge = [[] for i in range(n)]
for i in range(m):
    ui, vi, ai, bi = map(int, input().split())
    ui, vi = vi-1, ui-1
    yen_edge[ui].append((ai, vi))
    yen_edge[vi].append((ai, ui))
    snook_edge[ui].append((bi, vi))
    snook_edge[vi].append((bi, ui))

distance_yen = dijkstra(s, yen_edge)
distance_snook = dijkstra(t, snook_edge)

ans_lst = [0 for i in range(n)]
temp_min = 10**15
for i in range(n)[::-1]:
    now = distance_yen[i] + distance_snook[i]
    temp_min = min(temp_min, now)
    ans_lst[i] = 10**15 - temp_min

for i in range(n):
    print(ans_lst[i])