先回顾一个数列的概念：按一定次序排列的一列 数 称为数列...(请参见百度百科：数列)
几个简单的数列：
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1... //数列1
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7... //数列2
0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49... //数列3
通项公式的定义：数列的第n项与项的序数这间的关系，也就是数列生成算法
上面几个数列可表示为
An = F(n) = 1
An = F(n) = n
An = F(n) = n * n
有了数列和通项公式的定义，我们的任务就好描述了：
用最简洁的代码描述通项公式，用最简洁算法生成数列的前N个数。
在此要求下，用常规代码是做不到简洁的，这里我们用lambda表达式描述通项公式：
public static Func<int, int> fun1 = n => 1;
//数列2 通项公式
public static Func<int, int> fun2 = n => n;
//数列3 通项公式
public static Func<int, int> fun3 = n => n * n;
lambda表达式是不是与数学公式很像啊！
再来看生成算法，这里用了一个不一般的扩展：
/// <summary>
/// 生成队列的前count项 /// </summary> /// <param name="func">通项公式</param> /// <param name="count">生成的数量</param>
/// <returns>队列前count项</returns>
public static IEnumerable<int> GetSequence(this Func<int, int> func, int count) { for (int i = 0; i < count; i++) yield return func(i); }相信大家见的扩展大多针对类(object, string)、接口(IEnumerable<T>)进行扩展，针对Func（委托）估计对大多数人来说都是第一次。
这个扩展就是标题中说的“委托扩展”，感觉很怪吧，很别扭吧，很别管太多，看看怎么调用吧：
{
int[] ints1 = fun1.GetSequence(10).ToArray(); //1, 1, 1, 1
int[] ints2 = fun2.GetSequence(10).ToArray(); //0, 1, 2, 3
int[] ints3 = fun3.GetSequence(10).ToArray(); ; //0, 1, 4, 9
}
自我感觉比较简洁，而且将生成数列（GetSequence）与数列算法(通项公式)分开，也达到了生成数列（GetSequence）的复用。
上面几个数列比较简单，现在来看Fibonacci，
0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55...
用图形表示如下：
这个序列在大家学习c语言递推递归时都接触过，这个序列很神奇，请参看维基百科：斐波那契数列
它的通项公式是 An = F(n) = n n =0, 1
F(n-1) + F(n-2) n>1
注意：关于这数列有的是从n从0开始，有的是从1开始，这里不计较。
递推递归算法如下，容易理解效率确很低！！
{
if (n > 1) return GetFibonacci(n - 1) + GetFibonacci(n - 2);
else return n;
}
本文是为了引出递推递归委托，暂不是算法的效率
下面就要大（改）变（形）态了。
不考虑 <1 的情况
与数学通项式对比一下，何其相似！这就是我们的“递推递归委托”！
考虑所有情况，完成Fibonacci，如下
实在感叹c#精简的语法，一句代码可以表示一个递推递归！
调用测试下吧！
{
//委托扩展方法 + 递推递归委托
int[] fibonacciSequence = Fibonacci.GetSequence(12).ToArray();
}
当然这个生成算法效率不是一般的低！
最后给出一个数学推导出的精确算法
//Pow扩展，简化调用
public static double Pow(this double x, double y)
{
return Math.Pow(x, y);
}
一点意见：像这样代码，最好是给封装起来，否则会很麻烦的。
这篇文章是给极少数人看的（启发一下），看完后封装好给大多数人用。这是也“变态篇”系列文章的宗旨.
希望大家对 “委托扩展” 和 “递推递归委托”提些看法，名字定义不太好，请指正！
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以下为 2009年8月10日20时52分 追加内容
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看了大家的回复，对我鼓励很大，尤其是 装配脑袋 给出的解法（在#7楼）给了我很大的启发，于是我也忍不住把 装配脑袋 的算法改进了一下：
public static Func<Point, Func<Point, Point>, int, Point> g1 = (p, f, n) => n > 0 ? g1(f(p), f, n - 1) : p;
public static Func<Point, Func<Point, Point>, int, Point> g2 = (p, f, n) => n > 0 ? f(g2(p, f, n - 1)) : new Point(0, 1);
public static void Test8()
{
//测试 generate1
Point p1 = g1(new Point(0, 1), f, 3);
for (int i = 0; i < 12; i++)
Console.WriteLine(g1(new Point(0, 1), f, i));
//测试 generate2
Point p2 = g2(default(Point), f, 3);
for (int i = 0; i < 12; i++)
Console.WriteLine(g2(default(Point), f, i));
}
这里用到Point (System.Drawing中的)，因为它能包含两个整数，Fibonacci又是前两项之和，所以...
以下是调试运行的结果：
输出两列Fibonacci，不过第二列刚开始不对。
g1和g2是两种算法，看上去很相似，有什么不同呢，设个断点单步调试（F11）下吧！
上面的代码还不够简洁，最后将f与g1合在一起，如下：
测试调用代码如下：
Test9()几种算法的优点和缺点大家来评判吧！
