Go: package main

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

var sc = bufio.NewScanner(os.Stdin)

func main() {
	sc.Split(bufio.ScanWords)
	for {
		data := nextInts(6)
		if data[0] == 0 || data[1] == 0 || data[2] == 0 || data[3] == 0 || data[4] == 0 || data[5] == 0 {
			break
		}
		fmt.Printf("%.3f\n", Round(GetX(data[0], data[1], data[2], data[3], data[4], data[5]), 3))
		fmt.Printf("%.3f\n", Round(GetY(data[0], data[1], data[2], data[3], data[4], data[5]), 3))
	}
}

func GetX(a, b, c, d, e, f float64) float64 {
	return ((c * e) - (b * f)) / ((a * e) - (b * d))
}

func GetY(a, b, c, d, e, f float64) float64 {
	return ((c * d) - (a * f)) / ((b * d) - (a * e))
}

func Round(f float64, places int) float64 {
	shift := math.Pow(10, float64(places))
	return math.Floor(f*shift+.5) / shift
}

func next() string {
	sc.Scan()
	return sc.Text()
}

func nextInt() float64 {
	a, _ := strconv.Atoi(next())
	return float64(a)
}

func nextInts(n int) []float64 {
	a := make([]float64, n)
	for i := 0; i < n; i++ {
		a[i] = nextInt()
	}
	return a
}

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

using namespace std;

int det(int a, int b, int c, int d) {
	return a * d - b * c;
}

int main() {
	int a[6];
	while(cin) {
		for(int i = 0; i < 6; i++)
			cin >> a[i];
		int d = det(a[0], a[1], a[3], a[4]);
		int x1 = det(a[2], a[1], a[5], a[4]);
		int x2 = det(a[0], a[2], a[3], a[5]);
		cout << setprecision(3) << fixed << 1. * x1 / d + 1e-9 << " ";
		cout << setprecision(3) << fixed << 1. * x2 / d + 1e-9 << endl;
	}
	
	return 0;
}

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

int main(){
  int a, b, c, d, e, f;
  scanf("%d ",&a);
  scanf("%d ",&b);
  scanf("%d ",&c);
  scanf("%d ",&d);
  scanf("%d ",&e);
  scanf("%d ",&f);
  
  double x, y;
  x = (double)(c*e-b*f) / (double)(a*e-b*d);
  y = (double)(a*f-c*d) / (double)(a*e-b*d);
  x = (double)round(x*10000.0) / 10000.0;
  y = (double)round(y*10000.0) / 10000.0;
  printf("%f.3 %f.3\n", x, y);
  
  return 0;
}

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

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

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

}

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

int rintv(double v) 
{
	return (v > 0) ? ((int)(v + 0.5)) : ((int)(v - 0.5)); 
}

double round_off(int dec_p, double value)
{
	double shift = pow(10, -dec_p);
	int intv = rintv(shift * value);
	return intv / shift;
}

int main()
{
	std::vector<double> x, y;
	double a, b, c, d, p, q;
	while (scanf("%d %d %d %d %d %d", &a, &b, &p, &c, &d, &q) != EOF)
	{
		x.push_back((d*p - b*q) / (a*d - b*c));
		y.push_back((a*q - c*p) / (a*d - b*c));
	}

	for (int i = 0; i < x.size(); ++i)
		std::cout << round_off(-5, x[i]) << " " << round_off(-5, y[i]) << std::endl;
	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
//****************************************

/**
 * @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;
}



//****************************************
// エントリポイント
//****************************************

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;
}