并行递归算法是指将递归问题的解决过程拆分成多个子问题，然后并行地解决这些子问题，最后将子问题的解合并得到最终的结果。下面给出一个使用Java语言实现的并行递归算法示例：

import java.util.concurrent.RecursiveTask;

public class ParallelRecursiveAlgorithm extends RecursiveTask {
    private static final int THRESHOLD = 10;
    private int[] array;
    private int low;
    private int high;

    public ParallelRecursiveAlgorithm(int[] array, int low, int high) {
        this.array = array;
        this.low = low;
        this.high = high;
    }

    @Override
    protected Integer compute() {
        if (high - low <= THRESHOLD) {
            // 当问题规模小于等于阈值时，直接解决问题
            return solve(array, low, high);
        } else {
            // 将问题拆分成两个子问题
            int mid = (low + high) / 2;
            ParallelRecursiveAlgorithm leftTask = new ParallelRecursiveAlgorithm(array, low, mid);
            ParallelRecursiveAlgorithm rightTask = new ParallelRecursiveAlgorithm(array, mid + 1, high);

            // 并行地解决子问题
            leftTask.fork();
            int rightResult = rightTask.compute();
            int leftResult = leftTask.join();

            // 合并子问题的解
            return combine(leftResult, rightResult);
        }
    }

    private int solve(int[] array, int low, int high) {
        // 在这里实现递归问题的解决方法
        // 这个函数用于处理问题规模小于等于阈值时的情况
        // 返回子问题的解
    }

    private int combine(int leftResult, int rightResult) {
        // 在这里实现合并子问题解的方法
        // 这个函数用于合并两个子问题的解
        // 返回合并后的结果
    }
}

上面的代码示例使用了Java的Fork/Join框架，通过继承RecursiveTask类来实现并行递归算法。在compute()方法中，首先判断问题规模是否小于等于阈值，如果是，则直接调用solve()方法解决问题；如果不是，则将问题拆分成两个子问题，并分别创建新的ParallelRecursiveAlgorithm对象来解决子问题。然后，使用fork()方法并行地解决左子问题，同时使用compute()方法递归地解决右子问题。最后，使用join()方法等待左子问题的解，并将左右子问题的解传递给combine()方法来合并子问题的解，最终返回合并后的结果。

需要注意的是，上述代码示例中的solve()和combine()方法需要根据具体的问题进行实现，它们分别用于处理问题规模小于等于阈值时的情况和合并子问题解的情况。在实际使用中，需要根据具体的递归问题进行相应的修改和实现。