并行化循环并合并线程私有变量的解决方法通常涉及使用并行编程的技术和数据合并的算法。下面是一个示例代码，演示了如何在循环中并行化计算，并将线程的私有变量合并到最终结果中。

示例代码（使用Python的multiprocessing库）：

import multiprocessing

# 并行化循环的函数
def parallel_loop(start, end, num_threads):
    # 定义一个共享变量用于存储结果
    result = multiprocessing.Value('i', 0)

    # 定义一个辅助函数，用于累加线程的私有变量到结果中
    def accumulate(i):
        result.value += i

    # 使用multiprocessing.Pool创建线程池
    pool = multiprocessing.Pool(num_threads)

    # 将循环任务分发到线程池中的线程进行并行计算
    for i in range(start, end):
        pool.apply_async(accumulate, args=(i,))

    # 关闭线程池并等待所有线程完成任务
    pool.close()
    pool.join()

    # 返回最终结果
    return result.value

# 测试并行化循环的函数
if __name__ == '__main__':
    start = 1
    end = 10
    num_threads = 4

    result = parallel_loop(start, end, num_threads)
    print(f"Result: {result}")

在上述示例代码中，首先定义了一个共享变量result，用于存储最终的结果。然后，通过multiprocessing.Pool创建了一个线程池，其中每个线程都会调用辅助函数accumulate来累加私有变量到result中。循环的任务被分发到线程池中的线程进行并行计算。最后，通过关闭线程池并等待所有线程完成任务，获取最终结果并返回。

这个示例代码使用了Python的multiprocessing库来进行并行化循环和线程池的管理。需要注意的是，根据具体的编程语言和框架，实现并行化循环和合并线程私有变量的方法可能会有所不同。