# 入力例1でわかるが、最短ルートとは限らない
# 行きと帰りのルートも異なる
# 最大コストを0にしたルートは、そのルートを最後まで通らないとわからない
# 辺の数Mは大きいので全探索は無理
# ダイクストラを使いたいが、ダイクストラだと最短でないルートは切り捨ててしまう
# いいアイディア浮かばないのでとりあえずそのまま実装してみる
# backtrack DFSを1からやれば、DFSは1回で済む

N, M = map(int, input().split())
edges = [[] for i in range(N+1)]
for i in range(M):
    a, b, c = map(int, input().split())
    edges[a].append((b, c))
    edges[b].append((a, c))

import sys
sys.setrecursionlimit(10**7)

def dfs(current, distance, mx):
    for nxt, nxt_d in edges[current]:
        if visited[nxt] == 0:
            visited[nxt] = 1
            mx_temp = max(mx, nxt_d)
            distance_list[nxt].add((distance+nxt_d, mx_temp, distance+nxt_d - mx_temp))
            dfs(nxt, distance+nxt_d, mx_temp)
            visited[nxt] = 0

distance_list = [set() for i in range(N+1)]
visited = [0]*(N+1)
visited[1] = 1
dfs(1, 0, 0)

for i in range(1, N+1):
    if i == 1:
        print(0)
    else:
        shortest = 10**10
        skip_shortest = 10**10
        for total, dummy, net in distance_list[i]:
            shortest = min(shortest, total)
            skip_shortest = min(skip_shortest, net)
        ans = shortest + skip_shortest
        print(ans)