### BUGGY CODE ###

import collections
import heapq

class Dijkstra():
    def __init__(self):
        self.e = collections.defaultdict(list)

    def add(self, u, v, d, directed=False):
        """
        #0-indexedでなくてもよいことに注意
        #u = from, v = to, d = cost
        #directed = Trueなら、有向グラフである
        """
        if directed is False:
            self.e[u].append([v, d])
            self.e[v].append([u, d])
        else:
            self.e[u].append([v, d])

    def delete(self, u, v):
        self.e[u] = [_ for _ in self.e[u] if _[0] != v]
        self.e[v] = [_ for _ in self.e[v] if _[0] != u]

    def Dijkstra_search(self, s):
        """
        #0-indexedでなくてもよいことに注意
        #:param s: 始点
        #:return: 始点から各点までの最短経路と最短経路を求めるのに必要なprev
        """
        d = collections.defaultdict(lambda: float('inf'))
        prev = collections.defaultdict(lambda: None)
        d[s] = 0
        q = []
        heapq.heappush(q, (0, s))
        v = collections.defaultdict(bool)
        while len(q):
            k, u = heapq.heappop(q)
            if v[u]:
                continue
            v[u] = True

            for uv, ud in self.e[u]:
                if v[uv]:
                    continue
                vd = k + ud
                if d[uv] > vd:
                    d[uv] = vd
                    prev[uv] = u
                    heapq.heappush(q, (vd, uv))

        return d, prev

    def getDijkstraShortestPath(self, start, goal):
        _, prev = self.Dijkstra_search(start)
        shortestPath = []
        node = goal
        while node is not None:
            shortestPath.append(node)
            node = prev[node]
        return shortestPath[::-1]
      
n, x, y = [int(i) for i in input().split()]

dij = Dijkstra()

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

d = []
for i in range(n):
  d += list(dict(dij.Dijkstra_search(i)[0]).values())

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)