能帮我一下，关于“Parallel QuickSort”？

当涉及到“Parallel QuickSort”，这意味着我们要使用并行化技术来加快快速排序算法的执行速度。以下是一个使用多线程来实现并行快速排序的示例代码：

import random
import threading

def partition(arr, low, high):
    i = low - 1
    pivot = arr[high]

    for j in range(low, high):
        if arr[j] < pivot:
            i += 1
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

    arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]
    return i + 1

def quicksort(arr, low, high):
    if low < high:
        pi = partition(arr, low, high)

        thread1 = threading.Thread(target=quicksort, args=(arr, low, pi - 1))
        thread2 = threading.Thread(target=quicksort, args=(arr, pi + 1, high))

        thread1.start()
        thread2.start()

        thread1.join()
        thread2.join()

def parallel_quicksort(arr):
    quicksort(arr, 0, len(arr) - 1)

# 测试代码
arr = [random.randint(0, 100) for _ in range(10)]
print("Before sorting:", arr)

parallel_quicksort(arr)

print("After sorting:", arr)

在这个示例中，我们使用partition函数来进行分区操作，将数组中的元素划分为两个子数组。然后，我们使用quicksort函数递归地对每个子数组进行排序。为了实现并行化，我们使用threading.Thread来创建两个线程，每个线程负责一个子数组的排序。最后，我们使用parallel_quicksort函数来调用并行快速排序。

请注意，这只是一个简单的示例，用于说明并行快速排序的基本概念。在实际应用中，您可能需要根据具体情况进行更多的优化和调整。