在并行化时，如果存在三层嵌套的do循环，可能会导致与串行代码的结果不相同的情况。这是因为并行化会引入并发执行，而并发执行可能会导致数据竞争和不确定的执行顺序，从而影响最终的结果。

为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 使用互斥锁（Mutex）：在并行化的代码中，使用互斥锁来保护共享的数据，确保同一时间只有一个线程可以访问/修改这些数据。这样可以避免多个线程同时对同一数据进行操作，从而保证结果的正确性。

示例代码：

import threading

data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = []

def process(i, j, k):
    with lock:
        # 进行计算操作
        result.append(...)

lock = threading.Lock()

for i in range(n):
    for j in range(m):
        for k in range(p):
            t = threading.Thread(target=process, args=(i, j, k))
            t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threading.enumerate():
    if t is not threading.current_thread():
        t.join()

# 在这里使用结果 result 进行后续操作

2. 使用线程局部存储（Thread-local Storage）：如果每个线程需要保持自己的状态，可以使用线程局部存储来存储线程私有的数据。这样可以避免不同线程之间的数据冲突。

示例代码：

import threading

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

def process(i, j, k):
    local_data = threading.local()
    # 在这里使用 local_data 进行操作

for i in range(n):
    for j in range(m):
        for k in range(p):
            t = threading.Thread(target=process, args=(i, j, k))
            t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threading.enumerate():
    if t is not threading.current_thread():
        t.join()

# 在这里使用结果进行后续操作

3. 使用并行化框架：可以使用一些成熟的并行化框架，如OpenMP、MPI、CUDA等，这些框架提供了更高级的并行化接口和工具，可以方便地处理并行化时的数据共享和同步问题。

这些方法都可以帮助解决并行化时三层嵌套的do循环与串行代码结果不相同的问题，但具体的解决方法需要根据具体的情况和使用的编程语言来确定。