并行算法的集合分割是一种将一个集合分割成多个子集合的算法，每个子集合可以在并行处理中独立地进行计算。下面是一个示例解决方法的伪代码：

def parallel_partition(data, condition):
    # 初始化结果列表和锁
    result = []
    lock = Lock()

    # 定义并行处理的函数
    def process_subset(subset):
        # 对子集进行条件判断
        subset_result = [item for item in subset if condition(item)]

        # 使用锁保证多线程下的原子操作
        lock.acquire()
        result.extend(subset_result)
        lock.release()

    # 划分数据集合为多个子集合
    subsets = divide_data(data, num_of_threads)

    # 创建线程池
    pool = ThreadPool(num_of_threads)

    # 并行处理每个子集合
    pool.map(process_subset, subsets)

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

    return result

上述代码中，我们首先定义了一个parallel_partition函数，它接受一个数据集合和一个条件函数作为输入。然后，我们初始化一个结果列表和一个锁，用于在多线程环境下保证结果列表的原子操作。

接下来，我们定义了一个process_subset函数，它用于对每个子集合进行条件判断，并将符合条件的元素添加到结果列表中。在这个函数中，我们使用了锁来保证多线程环境下的原子操作。

然后，我们将数据集合划分为多个子集合，并创建一个线程池。使用线程池的map函数，我们可以方便地将每个子集合传递给process_subset函数进行并行处理。

最后，我们关闭线程池并等待所有线程完成。最终，我们返回结果列表作为结果。

需要注意的是，上述示例中使用了伪代码，实际的实现可能会根据具体的编程语言和并行计算框架有所不同。