要给出并行化函数的最后一个实例的状态，可以按照以下步骤进行：

1. 确定要并行化的函数：选择一个适合并行化的函数，该函数可以分解为多个独立的子任务。

2. 创建并行化代码：使用适当的并行化方法，将函数的实现转化为可以并行执行的代码。这可以包括使用并行循环、任务分发、数据并行等技术。

3. 确定并行化的范围：确定每个子任务的范围，以及如何将输入数据划分为多个任务。

4. 创建并行任务：根据确定的并行范围，创建相应数量的并行任务或线程。

5. 执行并行任务：将并行任务提交给并行执行环境进行执行。这可以是使用多线程、并行计算库、分布式计算框架等。

6. 合并结果：当所有并行任务完成时，获取每个子任务的结果，并将它们合并为最终结果。

7. 检查并处理异常：在并行化过程中，可能会出现异常情况。在合并结果之前，检查并处理任何异常。

下面是一个示例代码，展示如何使用Python的multiprocessing库实现并行化函数：

import multiprocessing

# 定义一个需要并行化的函数
def process_data(data):
    # 进行某些操作
    result = data * 2
    return result

# 并行化函数的最后一个实例的状态
def parallelize_function(data):
    # 创建一个进程池，使用所有可用的处理器核心
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 将输入数据划分为多个任务
    chunked_data = [data[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(data), chunk_size)]

    # 提交并行任务
    results = pool.map(process_data, chunked_data)

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

    # 合并结果
    final_result = sum(results)

    return final_result

# 测试代码
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
chunk_size = 2

result = parallelize_function(data)
print(result)

在这个示例中，我们首先定义了一个需要并行化的函数process_data，然后使用multiprocessing库创建了一个进程池。接下来，将输入数据划分为多个任务，并使用pool.map方法提交任务进行并行计算。最后，将所有子任务的结果相加得到最终结果。