# [플로이드 워셜 알고리즘]

# 모든 노드에서 다른 모든 노드까지의 최단 경로를 모두 계산합니다.
# 플로이드 워셜(Floyd-Warshall) 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 마찬가지로 알고리즘을 수행합니다.
#   - 다만 매 단계마다 방문하지 않은 노드 중에 최단 거리를 갖는 노드를 찾는 과정이 필요하지 않습니다.
# 플로이드 워셜은 2차원 테이블에 최단 거리 정보를 저장합니다.
# 플로이드 워셜 알고리즘은 다이나믹 프로그래밍 유형에 속합니다.


# [플로이드 워셜 알고리즘]
# 각 단계마다 특정한 노드 k를 거쳐 가는 경우를 확인합니다.
#   - a에서 b로 가는 최단 거리보다 a에서 k를 거쳐 b로 가는 거리가 더 짧은지 검사합니다.
# 점화식은 다음과 같습니다.
#       Dab = min(Dab, Dak + Dkb)

INF = int(1e9)

# 노드의 개수 및 간선의 개수 입력받기
n = int(input())
m = int(input())
# 2차원 리스트(그래프 표현)를 만들고, 무한으로 초기화
graph = [[INF] * (n+1) for _ in range(n+1)]

# 자기 자신에서 자기 자신으로 가는 비용은 0으로 초기화
for a in range(1, n+1):
    for b in range(1, n+1):
        if a == b:
            graph[a][b] = 0

# 각 간선에 대한 정보를 입력 받아, 그 값으로 초기화
for _ in range(m):
    # A에서 B로 가는 비용은 C라고 설정
    a, b, c = map(int, input().split())
    graph[a][b] = c

# 점화식에 따라 플로이드 워셜 알고리즘을 수행
for k in range(1, n+1):
    for a in range(1, n+1):
        for b in range(1, n+1):
            graph[a][b] = min(graph[a][b], graph[a][k] + graph[k][b])

# 수행된 결과를 출력
for a in range(1, n+1):
    for b in range(1, n+1):
        # 도달할 수 없는 경우, 무한(INFINITY)이라고 출력
        if graph[a][b] == INF:
            print("INFINITY", end=" ")
        else:
            print(graph[a][b], end=" ")
    print()

# [플로이드 워셜 알고리즘 성능 분석]
# 노드의 개수가 N개일 때 알고리즘상으로 N번의 단계를 수행합니다.
#   - 각 단계마다 O(N^2)의 연산을 통해 현재 노드를 거쳐가는 모든 경로를 고려합니다.
# 따라서 플로이드 워셜 알고리즘의 총 시간 복잡도는 O(N^3)입니다.