高斯消元法是用于解决线性方程组的一种常见算法。在 C++ 中，我们可以通过编写相应的函数来实现高斯消元法。以下是一个简单的示例代码：

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
const int maxn = 100;
double a[maxn][maxn], b[maxn];
int n;
void Gauss() {
  for(int k = 1; k <= n; k++) {
    int max = k;
    for(int i = k + 1; i <= n; i++) {
      if(abs(a[i][k]) > abs(a[max][k]))
        max = i;
    }
    if(max != k) {
      for(int j = k; j <= n; j++) {
        swap(a[k][j], a[max][j]);
      }
      swap(b[k], b[max]);
    }
    for(int i = k + 1; i <= n; i++) {
      double f = a[i][k] / a[k][k];
      b[i] -= f * b[k];
      for(int j = k + 1; j <= n; j++) {
        a[i][j] -= f * a[k][j];
      }
    }
  }
  for(int i = n; i >= 1; i--) {
    for(int j = i + 1; j <= n; j++) {
      b[i] -= a[i][j] * b[j];
    }
    b[i] /= a[i][i];
  }
}
int main() {
  cin >> n;
  for(int i = 1; i <= n; i++) {
    for(int j = 1; j <= n; j++) {
      cin >> a[i][j];
    }
    cin >> b[i];
  }
  Gauss();
  for(int i = 1; i <= n; i++) {
    cout << b[i] << " ";
  }
  cout << endl;
  return 0;
}

在这个示例中，我们首先输入了一个 n 阶矩阵 a 和一个 n 维向量 b，然后通过调用 Gauss 函数来解决线性方程组 a * x = b。Gauss 函数会先对矩阵进行行变换，最终将 a 变换成一个上三角矩阵，然后再通过回代求解出 x 向量。

需要注意的是，高斯消元法在处理某些情况下可能会遇到误差积累的问题，导致解不准确，因此在实际应用中需要对算法进行优化和参数调节。此外，在 n 很大的情况下，高斯消元法的时间复杂度会达到 O(n^3)，因此在这种情况下可能需要采用其他方法来求解线性方程组。

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