并行数据结构指的是可以同时进行多个操作的数据结构，可以提高程序的并行性和性能。下面给出一个简单的示例，展示了如何使用并行数据结构来解决问题。

假设有一个列表，需要对列表中的每个元素进行平方操作，并且希望能够同时对多个元素进行操作。

首先，可以使用普通的串行方式来实现：

def square_list(numbers):
    result = []
    for num in numbers:
        result.append(num ** 2)
    return result

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = square_list(numbers)
print(result)

上述代码会按顺序逐个平方列表中的元素，并将结果存储在新的列表中。

接下来，可以使用并行数据结构来实现：

from multiprocessing import Pool

def square(num):
    return num ** 2

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 创建一个进程池，指定进程数为4
pool = Pool(processes=4)

# 使用进程池的map函数，将square函数应用到numbers列表的每个元素上
result = pool.map(square, numbers)

# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()

print(result)

上述代码使用multiprocessing模块创建了一个进程池，并指定了进程数为4。然后使用进程池的map函数将square函数应用到numbers列表的每个元素上，实现并行操作。最后打印出结果。

需要注意的是，使用并行数据结构需要考虑数据的共享和同步问题，避免多个操作对同一数据产生冲突。此外，使用并行数据结构也需要根据具体情况选择合适的并行策略和调整参数，以获得最佳的性能。