cod python

# citim n si matricea
n = int(input())
matrix = []

for i in range(0, n):
    line = [float(x) for x in input().split()]
    matrix.append(line)

# det va returna valoarea determinantului
def det(n, matrix):
    if n == 2:
        # cazul cu rezolvare imediata, calculam direct determinantul cu formula
        return matrix[0][0] * matrix[1][1] - matrix[0][1] * matrix[1][0]

    # cand matricea este mai mare ded 2x2, vom cauta sa o dezvoltam dupa linie
    # cautam un element din matrice, incepand cu coltul din dreapta-jos care sa fie diferit de 0
    # in functie de care sa obtinem zerouri
    line = -1
    column = -1

    for i in range(n - 1, -1, -1):
        for j in range(n - 1, -1, -1):
            if matrix[i][j] != 0:
                line = i
                column = j
                break;
        if line != -1:
            break;

    # daca nu am gasit, inseamna ca matricea e nula, deci si determinantul este nul
    if line == -1 and column == -1:
        return 0

    # pentru fiecare coloana diferita de column
    # vrem sa facem zerouri in matrix[l][j]
    # si restul elementelor sa le actualizam conform teoremei
    for j in range(0, n):
        if j != column:
            coef = matrix[line][j] / matrix[line][column]
            for i in range(0, n):
                matrix[i][j] -= matrix[i][column] * coef

    # determinantul redus se inmulteste cu matrix[line][column] * (-1)^(line + column) = delta
    delta = matrix[line][column]

    if (line + column) % 2 == 1:
        delta *= -1

    # eliminam linia line si coloana column din matrice
    for i in range(line + 1, n):
        for j in range(0, n):
            matrix[i - 1][j] = matrix[i][j]

    for j in range(column + 1, n):
        for i in range(0, n):
            matrix[i][j - 1] = matrix[i][j]

    # reducem dimensiunea matricei
    n -= 1

    # calculam in continuare delta * determinantul redus
    return delta * det(n, matrix)

print(round(det(n, matrix), 2))