Go: package main

import (
	"bufio"
	"fmt"
	"os"
	"strconv"
	"strings"
)

func main() {
	scanner := bufio.NewScanner(os.Stdin)
	for scanner.Scan() {
		strNums := strings.Fields(scanner.Text())
		nums := []int{}
		for _, strNum := range strNums {
			num, _ := strconv.Atoi(strNum)
			nums = append(nums, num)
		}
		a := nums[0]
		b := nums[1]
		c := nums[2]
		d := nums[3]
		e := nums[4]
		f := nums[5]
		var mulA, mulD int
		if a < 0 {
			mulA = a * -1
		} else {
			mulA = a
		}
		if d < 0 {
			mulD = d * -1
		} else {
			mulD = d
		}
		a *= mulD
		b *= mulD
		c *= mulD
		d *= mulA
		e *= mulA
		f *= mulA

		if d < 0 {
			d *= -1
			e *= -1
			f *= -1
		}

		bE := b - e
		cF := c - f
		if bE == 0 {
			bE = 1
		}
		y := cF / bE
		x := (c - (y * b)) / a

		fmt.Printf("%d.000 ", x)
		fmt.Printf("%d.000\n", y)
	}
}

C++: #include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <math.h>

#define N 1024

int main()
{
	char buff[N];
	
	while (NULL != fgets(buff, N, stdin))
	{
		double a, b, c, d, e, f;
		sscanf(buff, "%lf %lf %lf %lf %lf %lf", &a, &b, &c, &d, &e, &f);
		
		double dd = a * e - b * d;
		double x = ( e * c - b * f ) / dd + 0.0;
		double y = ( - d * c + a * f ) / dd + 0.0;
		
		printf("%.3f %.3f\n", x, y);
	}
	return 0;
}

C++: #include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
using namespace std; 
int main()
{
double a,b,c,d,e,f;
while(cin>>a>>b>>c>>d>>e>>f)
{
printf("%.3f %.3f\n", (b*f - c*e)/(b*d - a*e), (a*f - c*d)/(a*e - b*d));
}
return 0;
}

C++: #include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

int w[2][2];
int w0[2];

void solve(){
    float a0 = w[0][0] * w[1][1] - w[0][1] * w[1][0];
    int a1 = w0[0] * w[1][1] - w[0][1] * w0[1];
    int a2 = w[0][0] * w0[1] - w0[0] *w[1][0];
    float x = a1 / a0, y = a2 / a0;
    printf("%.3f, %.3f", x, y);
}

int main(){
    while(cin >> w[0][0] >> w[0][1] >> w0[0] >> w[1][0] >> w[1][1] >> w0[1]){
        solve();
    }
    return 0;
}

C++: #include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define j bai;
int main() {
	double a, b, c, d, e, y, x, f, bai;
	bool bo = false;
	while (cin >> a >> b >> c >> d >> e >> f) {
		if (a ==0 || b ==0) {
			if (a) {
				y = c / b;
				x = f / d - e*y;
			}
			else if (b) {
				x = a / c;
				y = f / e - d*x;
			}
			bo = true;
		}
		else if (d == 0 || e == 0) {
			if (d) {
				y = f / e;
				x = c / a - d*y;
			}
			else if (e) {
				x = f / d;
				y = f / e - d*x;
			}
			bo = true;
		}
		
		else if (a < d) {
			bai = d / a;
			a *= j;
			b *= j;
			c *= j;
		}
		else {
			bai = a / d;
			d *= j;
			e *= j;
			f *= j;
		}
		if (((a > 0 && d < 0) || (a < 0 && d>0)) && bo==false) {
			y = (c + f) / (b + e);
			x = (c - b*y) / a;
		}
		else if (bo == false) {
			y = (c - f) / (b - e);
			x = (c - b*y) / a;
		}
		if (x == -0.000) {
			x = abs(x);
		}
		if (y == -0.000) {
			y = abs(y);
		}
		printf("%.3lf %.3lf\n", x, y);
	}
	return 0;
}

C++: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS

#include <stdio.h>

using namespace std;

int main(int argc, char const* argv[])
{
    double a,b,c,d,e,f,x,y;
    while (scanf("%lf %lf %lf %lf %lf %lf ", &a, &b, &c, &d, &e, &f) != EOF) {
        y = (a*f - d*c) / (a*e - b*d);
        x = (c - b*y) / a;
        printf("%.3f %.3f\n", x, y);
    }
    return 0;
}

C++: /**
 * @bfief LUP分解について扱う
 * @date  2016/03/09
 */



//****************************************
// 必要なヘッダファイルのインクルード
//****************************************

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cassert>
#include <vector>
#include <functional>



//****************************************
// 型シノニム
//****************************************

using elem_t    = double;
using vec_t     = std::vector<elem_t>;
using mat_t     = std::vector<vec_t>;
using index_t   = std::int32_t;
using indices_t = std::vector<index_t>;


//****************************************
// 関数の定義
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/**
 * @brief  正則行列AのLUP分解を行う
 *
 * @note   置換行列Pは配列πとして動的に管理する. ここでπ[i] = jはPの第i行は第j列に1を持つことを意味する
 *         さらに、A上でLとUを「その場で」計算する. したがって、手続きが終了したときは
 *           aij = { lij i >  jのとき
 *                   uij i <= jのとき }
 *         が成立する
 *
 * @note   LUP-DECOMPOSITIONの実行時間はΘ(n^3)である
 *
 * @param[inout] mat_t& A  nxn型の正則行列A
 * @return indices_t pi    置換行列Pの配列表現
 */
indices_t lup_decomposition(mat_t& A)
{
    index_t n = A.size();       // n = A.rows
    
    indices_t pi(n);            // π[0..n-1]を新しい配列とする

    for (index_t i = 0; i < n; i++) {
        pi[i] = i;
    }

    for (index_t k = 0; k < n; k++) {
        // 0による除算および数値的不安定性を避けるため、できるだけ大きい数をピボットとして選択する
        elem_t p = 0.0; index_t k_ = -1;
        for (index_t i = k; i < n; i++) {
            if (std::abs(A[i][k]) > std::abs(p)) {
                p = A[i][k];
                k_ = i;
            }
        }
        if (k_ < 0) { assert(false); }     // p == 0.0のとき、Aは特異行列

        // 要素ak'kをピボットの位置(k, k)に移すために、
        std::swap(pi[k], pi[k_]);          // π[k]とπ[k_]を交換し、
        for (index_t i = 0; i < n; i++) {  // 行全体を入れ換えるために、
            std::swap(A[k][i], A[k_][i]);  // akiとak'iを交換していく
        }

        // Schurの補行列を計算する
        for (index_t i = k + 1; i < n; i++) {
            A[i][k] = A[i][k] / A[k][k];
            for (index_t j = k + 1; j < n; j++) {
                A[i][j] = A[i][j] - A[i][k] * A[k][j];
            }
        }
    }
    return pi;
}


/**
 * @brief  与えられたP, L, Uおよびbに対して、手続きLUP-SOLVEは前進代入と後進代入を組み合わせて解xを得る
 * @note   ただし、置換行列Pは配列πで表現される
 *
 * @note   LUP-SOLVEは引数にLおよびUの2つをとる必要があった. そこで、Aに直接LおよびUを計算した値を代入した行列Aのみを
 *         引数にとるように修正を施す
 *
 * @note   手続きの実行時間はΘ(n^2)である
 *
 * @param  const mat_t& A       aij = { lij (i > j)、 uij (i <= j) }を満たすnxn型行列A
 * @param  const indices_t& pi  置換行列Pの配列表現(i=0,1,..n-1に対してpi[i]はP(i,pi[i])=1で、j!=pi[i]ならばPij=0)
 * @param  const vec_t& b       入力ベクトルb
 * @return vec_t x              LUx = Pbを満たすようなx
 */
vec_t lup_solve(const mat_t& A, const indices_t& pi, const vec_t& b)
{
    index_t n = A.size();                   // n = A.rows

    vec_t x(n, 0.0), y(n, 0.0);             // x, yを長さnの新しいベクトルとする

    for (index_t i = 0; i < n; i++) {       // 前進代入(forward substitution)を行ってyを計算する
        elem_t sigma = 0.0;
        for (index_t j = 0; j < i; j++) { sigma += A[i][j] * y[j]; }  // Σ[j=0, i-1](lij * yj)を計算
        y[i] = b[pi[i]] - sigma;            // y0,y1,...,y(i-1)をi番目の式に"前の方から順々に"代入することでyiの値を得る
    }

    for (index_t i = n - 1; i >= 0; i--) {  // 後進代入(back subsititusion)を行ってxを得る
        elem_t sigma = 0.0;
        for (index_t j = i; j < n; j++) { sigma += A[i][j] * x[j]; }  // Σ[j=i, n-1](uij * xj)を計算
        x[i] = (y[i] - sigma) / A[i][i];    // この方法は前進代入法と似ているが、対角成分で要素を割る必要がある
    }
    
    return x;
}



//****************************************
// エントリポイント
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int main()
{
    using namespace std;
    const int n = 2;

    cout.setf(ios::fixed);
    cout.precision(3);
    
    int a, b, c, d, e, f;
    while (cin >> a >> b >> c >> d >> e >> f) {
        vec_t _b(n);
        _b[0] = c; _b[1] = f;

        mat_t A(n, vec_t(2));

        A[0][0] = a;
        A[0][1] = b;
        A[1][0] = d;
        A[1][1] = e;

        indices_t pi = lup_decomposition(A);

        vec_t x = lup_solve(A, pi, _b);

        if (fabs(x[0]) < 0.001) { cout << 0.000 << " ";  }
        else                    { cout << x[0]  << " ";  }

        if (fabs(x[1]) < 0.001) { cout << 0.000 << endl; }
        else                    { cout << x[1]  << endl; }
    }
    
    return 0;
}