Go: package main

import "fmt"

func main() {
	var Xs, Ys []float32
	Xs = make([]float32, 0)
	Ys = make([]float32, 0)
	var cnt int
	for {
		var a, b, c, d, e, f, x, y float32
		fmt.Scanf("%f %f %f %f %f %f", &a, &b, &c, &d, &e, &f)
		if a == 0 {
			break
		}
		y = (((a * f) - (d * c)) / ((a * e) - (b * d)))
		x = ((c - (b * y)) / a)
		Xs = append(Xs, x)
		Ys = append(Ys, y)
		cnt++
	}
	for i := 0; i < cnt; i++ {
		fmt.Printf("%.3f %.3f\n", Xs[i], Ys[i])
	}
}

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
//****************************************

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;
}

C++: #include <iomanip>
#include <iostream>
#include <vector>
#define N 2
 
using namespace std;
typedef vector< vector<double> > Equation;
 
bool input(Equation& c)
{
	if (!cin) return false;

    for (int i = 0; i < N; ++i)
        for (int j = 0; j < N + 1; ++j)
            cin >> c[i][j];
 
    return true;
}
 
int main()
{
    ios::sync_with_stdio(0);
    cin.tie(0);
 
    Equation c(N, vector<double>(N + 1));
	while (input(c))
	{
		// Gaussian elimination
		// 1. Forward elimination
        for (int i = 0; i < N - 1; ++i)
            for (int j = i + 1; j < N; ++j)
            {
                double d = c[j][i] / c[i][i];
                for (int k = i + 1; k <= N; ++k)
                    c[j][k] -= c[i][k] * d;
            }
 
		// 2. Back substitution
        for (int i = N - 1; i >= 0; --i)
        {
            double d = c[i][N];
            for (int j = i + 1; j < N; ++j)
                d -= c[i][j] * c[j][N];
            c[i][N] = d / c[i][i];
        }
 
        cout << setprecision(4) << fixed << c[0][N];
        for (int i = 1; i < N; ++i)
            cout << " " << c[i][N];
        cout << endl;
    }
 
    return 0;
}

C++: #include <iostream>
#include <iomanip>
using namespace std;

int main()
{
	int a, b, c, d, e, f;
	while (cin >> a >> b >> c >> d >> e >> f) {
		int tmpa = a, tmpb = b, tmpc = c;
		a *= e, b *= e, c *= e, d *= tmpb, e *= tmpb, f *= tmpb;
		double x = (c - f) / (a - d);
		double y = (tmpc - tmpa*x) / tmpb;

		cout << fixed << setprecision(3) << x << " " << fixed << setprecision(3) << y << endl;
	}
	return 0;
}

C++: #include <stdio.h>
#include <iostream>

using namespace std;

double a,b,c,d,e,f;
double x,y;

int main(){
  while(  cin >> a >> b >> c >> d >> e >> f ){
  x = ( c * e - b * f ) / ( a * e - b * d );
  y = ( c - a * x ) / b;
  printf("%.3f %.3f\n", x, y);
  }
}

C++: #include<iostream>
#include<iomanip>
using namespace std;
int main()
{
	float a,b,c,d,e,f;
	float x,y;
	while(cin>>a>>b>>c>>d>>e>>f)
	{
		x=(c*e-b*f)/(a*e-b*d);
		y=(a*f-c*d)/(a*e-b*d);
		cout<<setiosflags(ios::fixed);
		cout<<setprecision(3)<<x<<" "<<y<<endl;
	}
	return 0;
}

C++: #include <cstdio>
#include <iostream>
#include <iomanip>

float check(float f) {
	return f == 0 ? 0 : f;
}

int main() {
	float a, b, c, d, e, f;
	while (std::cin >> a >> b >> c >> d >> e >> f) {
		float
			x = (c * e - b * f) / (a * e - b * d),
			y = (c * d - a * f) / (b * d - a * e);

		std::cout
			<< std::fixed << std::setprecision(3) << check(x)
			<< " "
			<< std::fixed << std::setprecision(3) << check(y)
			<< std::endl;

	}
}

C++: 
#include <iostream>
#include <iomanip>
using namespace std;

int main()
{
	int a,b,c,d,e,f;
	double x,y;
	while(cin>>a>>b>>c>>d>>e>>f)
	{
		-1000 <= a, b, c, d, e, f <= 1000;
		x= (c*e-b*f)/(a*e-b*d);
		y= (c*d-a*f)/(b*d-a*e);
		if(x == -0.00){x=0.00;}
		if(y == -0.00){y=0.00;}
		cout<<setprecision(3)<<fixed;
		cout<<x<<" "<<y<<endl;
	}
	return 0;
}

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