Go: package main

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

var scanner = bufio.NewScanner(os.Stdin)

func nextString() string {
	scanner.Scan()
	return scanner.Text()
}

func nextFloat64() (float64, error) {
	return strconv.ParseFloat(nextString(), 64)
}

func mathRound(f float64) float64 {
	return math.Floor(f + .5)
}

func round(x float64) float64 {
	if math.Abs(x) < 0.001 {
		return 0
	}
	return mathRound(x*1000) / 1000
}

func main() {
	scanner.Split(bufio.ScanWords)
	for {
		a, err := nextFloat64()
		if err != nil {
			break
		}
		b, _ := nextFloat64()
		c, _ := nextFloat64()
		d, _ := nextFloat64()
		e, _ := nextFloat64()
		f, _ := nextFloat64()

		detA := a*e - b*d
		x := (c*e - b*f) / detA
		y := (a*f - c*d) / detA

		fmt.Printf("%.3f %.3f\n", round(x), round(y))
	}
}

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>;


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// 関数の定義
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/**
 * @brief COMBINED-TOLERANCE-COMPAREより少ない労力で行える近似的な判定
 */
static inline bool approximate_combined_tolerance_compare(elem_t x, elem_t y) noexcept
{
    return std::fabs(x - y) <= (1e-10) * (std::fabs(x) + std::fabs(y) + 1.0);
}

/**
 * @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;


    // y[n - 1] /= A[n - 1][n - 1];            // i = n - 1の場合をループの外で先に行う
    // for (index_t i = n - 2; i >= 0; i--) {  // 後進代入(back subsititusion)を行ってxを得る
    //     elem_t sigma = y[i];
    //     for (index_t j = i + 1; j < n; j++) { sigma -= A[i][j] * y[j]; }  // Σ[j=i+1, n-1](uij * xj)を計算
    //     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 y;
}



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// エントリポイント
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int main()
{
    using namespace std;

    const int n = 2;
    
    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);

        cout.setf(ios::fixed);
        cout.precision(3);

        for (auto& xi : x) {
            if (approximate_combined_tolerance_compare(xi, 0.0)) {
                cout << 0.000 << endl;
            }
            else {
                cout << xi << endl;
            }
        }
    }
    
    return 0;
}

C++: #include<stdio.h>
int main(){
	double a,b,c,d,e,f,x,y;
	while(scanf("%lf %lf %lf %lf %lf %lf",&a,&b,&c,&d,&e,&f)!=EOF){
		if(a<0){
			a=-a;
			b=-b;
			c=-c;
		}
		if(d<0){
			d=-d;
			e=-e;
			f=-f;
		}
		y=((c*d)-(a*f))/((b*d)-(a*e));
		x=((b*f)-(c*e))/((b*d)-(a*e));
		printf("%.3lf %.3lf\n",x,y);
	}
	return 0;
}

C++: #include<stdio.h>
#define N 1000000
struct{int a[6];}data[N];

int main(){
    int i,j,L;
    double a,b,c,d,e,f;
    double x,y;
    for(i=0; i<N; i++){
        for(j=0;j<6;j++)
            if(scanf("%d",&data[i].a[j])==EOF)break;
        if(j==0)break;
    }
    L=i;
    for(i=0;i<L;i++){       
        a=data[i].a[0]; b=data[i].a[1]; c=data[i].a[2]; d=data[i].a[3]; e=data[i].a[4]; f=data[i].a[5];
        x=(1/(a*e-b*d))*(e*c-b*f);
        y=(1/(a*e-b*d))*(a*f-d*c);
        if(x==-0)x=0;
        if(y==-0)y=0;
        printf("%4.3f %4.3f\n",x,y);
    }
    return 0;
}

C++: #include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <stdio.h>
using namespace std;

int main() {
    clock_t cTimeStart, cTimeEnd;
    cTimeStart = clock();           // 現在時刻
    float a,b,c,d,e,f ;
    float x,y;
    while(cin>>a>>b>>c>>d>>e>>f){
    	x=(f*b-e*c)/(b*d-e*a);
       	y=(f*a-d*c)/(e*a-b*d);
       	printf("%.3f %.3f\n",x,y);
    }

    cTimeEnd = clock();           // 現在時刻
//    cout<< "処理時間:" <<(cTimeEnd - cTimeStart)/1000 << "[ms]" << endl;

	return 0;
}