#!/usr/bin/env python3

import array
import collections
import heapq


INF = 10 ** 9
UNDEF = -1


# ゴールからスタートまでの最短経路をDijkstra法で求め、逆からたどる
def compute_optimal_path(start, goal, num_vertices, adj_edges):
    # ゴールから各頂点への最短距離を格納する
    dist = array.array("L", (INF for _ in range(num_vertices)))
    dist[goal] = 0
    # 幅優先探索順序で「ひとつ前」の頂点を格納する
    pred = array.array("i", (UNDEF for _ in range(num_vertices)))
    # 優先度付きキュー（二分ヒープ）に最短距離と頂点の組を入れる
    pq = [(dist[v], v) for v in range(num_vertices)]
    heapq.heapify(pq)
    while pq:
        _, v = heapq.heappop(pq)
        if v == start:
            # 取り出してきた頂点がスタートなら終わる
            break
        for u, cost in adj_edges[v]:
            new_length = dist[v] + cost
            if new_length < dist[u]:
                dist[u] = new_length
                pred[u] = v
                heapq.heappush(pq, (new_length, u))
            elif new_length == dist[u]:
                # 距離が同じなら、pred[]を辞書順でより小さい頂点に置き換える
                pred[u] = min(pred[u], v)
    # ここから経路復元
    # 後ろからpred[]をたどっていくと、それが求める経路になる
    path = [start]
    current = start
    while pred[current] != UNDEF:
        current = pred[current]
        path.append(current)
    return path


def main():
    num_vertices, num_edges, start, goal = map(int, input().split())
    adj_edges = [set() for _ in range(num_vertices)]
    for _ in range(num_edges):
        a, b, c = map(int, input().split())
        # 無向グラフ表すのため両向きの辺を考える
        # (行先, コスト)の組で隣接する辺を表す
        adj_edges[a].add((b, c))
        adj_edges[b].add((a, c))
    path = compute_optimal_path(start, goal, num_vertices, adj_edges)
    print(*path)


if __name__ == '__main__':
    main()