解决方法可以使用多线程或多进程来实现并行运行共享某个变量的n个函数。下面是使用Python的多线程和多进程的示例代码：

1. 多线程实现：

import threading

# 共享变量
shared_variable = 0

# 定义函数
def increment():
    global shared_variable
    for _ in range(1000000):
        shared_variable += 1

def decrement():
    global shared_variable
    for _ in range(1000000):
        shared_variable -= 1

# 创建线程
thread1 = threading.Thread(target=increment)
thread2 = threading.Thread(target=decrement)

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待线程结束
thread1.join()
thread2.join()

# 输出最终结果
print(shared_variable)

2. 多进程实现：

import multiprocessing

# 共享变量
shared_variable = multiprocessing.Value('i', 0)

# 定义函数
def increment(shared_variable):
    for _ in range(1000000):
        with shared_variable.get_lock():
            shared_variable.value += 1

def decrement(shared_variable):
    for _ in range(1000000):
        with shared_variable.get_lock():
            shared_variable.value -= 1

# 创建进程
process1 = multiprocessing.Process(target=increment, args=(shared_variable,))
process2 = multiprocessing.Process(target=decrement, args=(shared_variable,))

# 启动进程
process1.start()
process2.start()

# 等待进程结束
process1.join()
process2.join()

# 输出最终结果
print(shared_variable.value)

这两个示例中，共享变量为一个整数，分别定义了两个函数increment和decrement来对共享变量进行加1和减1的操作。通过多线程或多进程的方式并行运行这两个函数，最终输出共享变量的值。在多线程实现中，使用了全局变量来共享，需要使用锁来确保线程安全；在多进程实现中，使用了multiprocessing模块中的Value来共享，也需要使用锁来确保进程安全。