解决并行编程的方法可以使用R中的parallel包，该包提供了一些函数来实现并行计算。以下是一个示例代码：

library(parallel)

# 创建一个包含数字的向量
vec <- 1:10

# 定义一个函数，该函数对向量中的元素进行平方运算
square <- function(x) {
  return(x^2)
}

# 创建一个核心数为2的并行计算环境
cl <- makeCluster(2)

# 在并行计算环境中应用函数到向量上
result <- parLapply(cl, vec, square)

# 关闭并行计算环境
stopCluster(cl)

# 打印结果
print(result)

上述代码中，首先加载了parallel包，并创建了一个包含数字的向量。然后定义了一个函数来对向量中的元素进行平方运算。接着使用makeCluster函数创建了一个核心数为2的并行计算环境。使用parLapply函数将函数应用到向量上，并将结果保存在result变量中。最后，使用stopCluster函数关闭并行计算环境，并打印结果。

关于在R中使用<<-赋值运算符的解决方法，这个运算符可以用于在函数外部修改函数内部的变量。以下是一个示例代码：

# 定义一个全局变量
global_var <- 0

# 定义一个函数，该函数修改全局变量的值
modify_global_var <- function() {
  global_var <<- 10
}

# 调用函数来修改全局变量的值
modify_global_var()

# 打印修改后的全局变量的值
print(global_var)

上述代码中，首先定义了一个全局变量global_var，并初始化为0。然后定义了一个函数modify_global_var，该函数使用<<-赋值运算符将全局变量global_var的值修改为10。最后，调用函数modify_global_var来修改全局变量的值，并打印修改后的值。