Go: package main

import (
  "fmt"
)

func main() {
  var a,b,c,d,e,f float64
  var x,y float64
  for _, err := fmt.Scan(&a, &b, &c, &d, &e, &f); err == nil;
   _, err = fmt.Scan(&a, &b, &c, &d, &e, &f) {
    y = (a*f-c*d)/(a*e-b*d)
    x = (c-b*y)/a
    fmt.Printf("%.3f %.3f\n", x,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>;


//****************************************
// 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 << endl;
            }
            else {
                cout << xi << endl;
            }
        }
    }
    
    return 0;
}

C++: #include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;
int main(void){
    int n;
    vector<int> a(3);
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>a[0]>>a[1]>>a[2];
        sort(a.begin(),a.end());
        if(a[2]*a[2]==a[0]*a[0]+a[1]*a[1])cout<<"YES"<<endl;
        else cout<<"NO"<<endl;
    }
    return 0;
}

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

int main(){
	while (1){
		double a, b, c, d, e, f;
		cin >> a >> b >> c >> d >> e >> f;

		double x = (c*e - f*b) / (a*e - b*d);
		cout << fixed << setprecision(3)<< x << " "<< setprecision(3)<< (c - a*x) / b;
	}

	return 0;
}

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

int main() {
	int cnt = 0;
	int a[200], b[200], c[200], d[200], e[200], f[200];
	double x[200], y[200];

	while(cin >> a[cnt] >> b[cnt] >> c[cnt] >> d[cnt] >> e[cnt] >> f[cnt]) cnt++;

	for(int i=0; i<cnt; i++) {
		if(a[i] != 0 && b[i] != 0 && d[i] != 0 && e[i] != 0) {
			x[i] = (b[i]*f[i]-e[i]*c[i])/(b[i]*d[i]-a[i]*e[i]);
			y[i] = (d[i]*c[i]-a[i]*f[i])/(b[i]*d[i]-a[i]*e[i]);
		} else {
			if(a[i] == 0) {
				y[i] = c[i]/b[i];
				x[i] = (f[i]-e[i]*y[i])/d[i];
			} else if(b[i] == 0) {
				x[i] = c[i]/a[i];
				y[i] = (f[i]-d[i]*x[i])/e[i];
			} else if(d[i] == 0) {
				y[i] = f[i]/e[i];
				x[i] = (c[i]-b[i]*y[i])/a[i];
			} else if(e[i] == 0) {
				x[i] = f[i]/d[i];
				y[i] = (c[i]-a[i]*x[i])/b[i];
			}
		}
	}

	for(int i=0; i<cnt; i++) cout << fixed << setprecision(3) << x[i] << " " << y[i] << endl;

	return 0;
}

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

int main(void)
{
  std::cin.tie(0);
  std::ios::sync_with_stdio(false);

  double a, b, c, d, e, f, x, y;
  while (std::cin >> a >> b >> c >> d >> e >> f) {
    x = (b * f - e * c) / (b * d - a * e);
    y = (c - a * x) / b;
    std::cout << std::fixed << std::setprecision(3) << x << " " << y << std::endl;
  }
}

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

using namespace std;

int main(int argc, char *argv[]) {
  double a, b, c, d, e, f;
  vector<double> xy;

  while (true) {
    cin >> a >> b >> c >> d >> e >> f;
    if (cin.eof())
      break;
    a -= d * b / e;
    c -= f * b / e;

    double x = c / a;
    if (x >= 0)
      x = (int)(x * 100 + 0.5);
    else
      x = (int)(x * 100 - 0.5);
    x /= 100;
    double y = (f - d * x) / e;
    if (y >= 0)
      y = (int)(y * 100 + 0.5);
    else
      x = (int)(y * 100 - 0.5);
    y /= 100;
    xy.push_back(x);
    xy.push_back(y);
  }

  for (int i = 0; i < xy.size() / 2; i++)
    printf("%.3lf %.3lf\n", xy[i*2], xy[i*2+1]);
  return 0;
}